Bu karşılaştırma yedi aracı inceliyor: Vanna, AI2SQL, BlazeSQL, Basedash, Superjoin, TrueFoundry ve InfiniSynapse. Seçim yapmadan önce iki soruyu aklınızda bulundurun: soruyu günlük olarak kimin sorduğu ve oluşturulan SQL'i üretim tabanına ulaşmadan önce kimin doğruladığı. Temel bilgiler için NL2SQL nedirmakalemize bakın; Güvenlik açısından NL2SQL'in SQL enjeksiyonuna karşı güvenliğinin sağlanmasıkılavuzumuza bakın.
Temeller
- Bu yedi araç dört farklı aileyi kapsar: açık kaynak çerçeve (Vanna), konuşmaya dayalı SaaS (AI2SQL, BlazeSQL), teknik olmayan kullanıcılara yönelik araç (Basedash, Superjoin) ve kendi aracınızı oluşturmaya yönelik altyapı tuğlası (TrueFoundry).
- Karşılaştırma adı (Spider, BIRD) veya belirli bir test şeması olmadan görüntülenen doğruluk yüzdesi, bir yayıncıdan diğerine karşılaştırılamaz.
- Üçüncü taraf bir aracın bir üretim veritabanına bağlanması, ona doğrudan tanımlayıcılar verilmesini ve mevcut RLS politikalarınızın çoğaltılmasını veya bunların atlatılmasını gerektirir.
- Arka uca entegre edilmiş bir NL2SQL motoru, komut istemine güvenmek yerine, herhangi bir yürütme öncesinde SQL'i sözdizimsel ağaç düzeyinde (yalnız SELECT, sınırlı LIMIT, beyaz listeye alınmış işlevler) doğrular.
- Seçim yapmadan önce doğruluğunu kendi diyagramınızda test edin: yayıncının sağladığı demo hiçbir zaman gerçek verilerinizi temsil etmez.
Bu karşılaştırmanın kapsamı ve sınırları
Aşağıdaki açıklamalar, her bir araç üzerinde tarafımızdan gerçek koşullarda gerçekleştirilen bir teste değil, kamuya açık belgelere ve her yayıncı tarafından gösterilen konumlandırmaya dayanmaktadır. Mevcut kesin özellikler, fiyatlar ve entegrasyonlar bu pazarda hızla gelişiyor.
Bu makalenin yazılması ile sizin okumanız arasında bir yayıncının aktardığı yüzde, fiyat veya entegrasyon değişmiş olabilir. Bilgileri bir karar kriteri olarak kullanmadan önce daima doğrudan ürünün web sitesinde doğrulayın.
Tablo: yedi araç, dört aile
Mobil cihazda yatay olarak kaydırın. Seçim yaparken "İdeal profil" sütunu "kategori" sütunundan daha önemlidir: Aynı aileden iki araç tamamen farklı kullanıcıları hedefleyebilir.
| Araç | Kategori | Dağıtım modeli | İdeal profil |
|---|---|---|---|
| Vanna AI | Açık kaynak çerçevesi (RAG metni → SQL) | Kendi kendine barındırılan (Python kitaplığı) veya bulut teklifi | Geliştirici ekibi kendi boru hattını kuruyor |
| AI2SQL | SaaS'ta SQL oluşturucu | Web + tarayıcı uzantısı, barındırılan | Hızlı bir SQL taslağı isteyen geliştirici/analist |
| BlazeSQL | Doğrudan üsse bağlanan sohbet | Barındırılan SaaS, veritabanına canlı bağlantı | Bir veritabanını canlı olarak sorgulayan analist |
| Tabanlı kül | Veritabanı yönetici paneli + AI asistanı | Barındırılan SaaS | Bir arka ofis ve yapay zeka isteyen ekip |
| Süper birleştirme | Google E-Tablolar'ı senkronize edin ↔ temel + doğal dil sorguları | E-Tablolar + SaaS uzantısı | Öncelikle geliştiriciler değil, iş/ops ekipleri |
| TrueFoundry | Yapay zeka altyapı platformu (ağ geçidi, aracılar) | Kendi kendine barındırılan veya yönetilen bulut, altyapı tuğlası | Platform ekibi kendi temsilcisini oluşturuyor |
| InfiniSynapse | Gelen iş analitiği | Bugüne kadar sınırlı kamu belgeleri | Durum bazında değerlendirilmek üzere aşağıdaki Açıklamaya bakın |
Vanna AI: Birleştirilecek açık kaynak çerçevesi
Vanna, entegre GUI'ye sahip bitmiş bir ürün değil, kendi metinden SQL'e işlem hattınızı oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Prensip: Vanna'yı şemanızın DDL'si, belgeleriniz ve kullanımınızı temsil eden soru/SQL çiftleri üzerinde, bir vektör deposunda indekslenmiş olarak "eğitirsiniz". Çalışma zamanında araç, sorulan soru için en uygun bağlamı alır ve bunu nihai SQL'i oluşturmak üzere yapılandırılmış LLM'ye iletir.
Şunlar için en uygun: Şirket içinde yapay zeka mühendisliğine sahip olan ve vektör deposundan kullanılan LLM modeline kadar üretim hattının her adımını kontrol etmek isteyen bir ekip. Uzlaşma: kullanıma hazır bir arayüz yok; SQL yürütme katmanını, güvenlik politikası da dahil olmak üzere kendiniz bir araya getirmeniz ve bakımını yapmanız gerekir. Yayıncıya göre, tam kapsamı için doğrudan kendi sitesinde kontrol edilecek bir bulut teklifi de mevcut.
AI2SQL: Veritabanına doğrudan bağlantısı olmayan SQL oluşturucu
AI2SQL, bir web uygulamasından ve tarayıcı uzantısından erişilebilen bir SaaS SQL oluşturucusudur. Araç, doğal dil talimatını, veritabanınıza doğrudan bağlantı gerektirmeden, istenen lehçedeki bir SQL sorgusuna dönüştürür: çıktı, otomatik yürütme değil, taslak sorgudur. Bu, doğrudan canlı bir veritabanına bağlanan BlazeSQL'in yapısal farkıdır.
Şunun için en uygun:: Veritabanına üçüncü bir tarafa doğrudan erişim vermeden karmaşık sorguların yazılmasını hızlandırmak isteyen bir geliştirici veya analist. Yayıncının web sitesinde gerçekte kapsanan SQL lehçelerini ve mevcut abonelik koşullarını kontrol edin; bu katalog düzenli olarak gelişmektedir.
BlazeSQL: doğrudan veritabanına bağlı sohbet
BlazeSQL, doğrudan bir veritabanına bağlanan bir sohbet arayüzü sunar. Kullanıcı sorusunu doğal dilde sorar, araç SQL'i oluşturur, bunu yapılandırılmış bağlantıda çalıştırır ve bazen bir görselleştirme eşliğinde sonucu döndürür. AI2SQL'in aksine, oluşturma ve yürütme aynı araçta, sürekli bir döngüde gerçekleştirilir.
Şunun için en uygun:: SQL'i kendisi yazmadan canlı bir veritabanını sorgulamak isteyen bir analist. Böyle bir aracı üretim veritabanına bağlamadan önce kontrol edilmesi gereken nokta: bağlanmak için hangi Postgres rolünü kullandığı ve bu rolün yetkili tablolarda salt okunur olarak sınırlı olup olmadığı.
Basedash: doğal dil destekli arka ofis
Basedash öncelikle bir veritabanı yönetim paneli olarak konumlandırılmıştır: tablolarınızın elektronik tablo stilinde görünümü, bir ekibin ham SQL'e geçmeden kayıtlara bakması ve kayıtları değiştirmesi için tasarlanmıştır. Doğal dil yardımı, merkezi bir ürün olarak değil, bu arayüzü tamamlar.
Şunun için en uygun:: öncelikle, üzerinde doğal dil sorgu katmanı bulunan, kullanıma hazır bir dahili arka ofis arayan bir ekip. Konuşma merkezli BlazeSQL'den farklı olarak Basedash, grafiksel bir arayüz aracılığıyla veri manipülasyonuna odaklanmaya devam ediyor.
Superjoin: Teknik olmayan ekipler için sayfa senkronizasyonu
Superjoin farklı bir sorundan başlıyor: Google E-Tablolar'ı bir veritabanı veya veri ambarıyla her iki yönde canlı olarak senkronize etmek. Doğal dil sorgulama yetenekleri bu senkronizasyona katkıda bulunarak teknik bilgisi olmayan kullanıcıların, SQL yazmadan veya bir geliştiriciye ihtiyaç duymadan verileri bir elektronik tabloya getirmesine olanak tanır.
Şunlar için en uygun: Halihazırda Google E-Tablolar'da çalışan işletme, finans veya operasyon ekipleri. Hedeflenen kullanıcı profiline ilişkin bu karşılaştırmanın en uzak aracıdır: diğer altısı öncelikli olarak teknik veya yarı teknik profilleri hedef alır.
TrueFoundry: bitmiş bir NL2SQL ürünü değil, altyapı tuğlası
TrueFoundry, önceki altı araç anlamında bir NL2SQL aracı değildir. Bu bir yapay zeka altyapı platformudur: çok modelli ağ geçidi, aracıların dağıtımı ve orkestrasyonu, gözlemlenebilirlik. NL2SQL karşılaştırmalı içeriğinde görünür çünkü ekipler onu bir veritabanını sorgulamaya hazır olarak teslim edilen bir ürün olarak değil, kendi metinden SQL'e aracısını oluşturmak ve çalıştırmak için bir yapı taşı olarak kullanır.
En uygun olduğu kişi: Kullanıma hazır bir sohbet arayüzü arayan bir analist yerine, kendi NL2SQL aracısını oluşturan ve bunu dağıtmak için ortak bir altyapı katmanına ihtiyaç duyan bir platform veya MLOps ekibi.
InfiniSynapse: değerlendirmeden önce kontrol edilecek katılımcı
InfiniSynapse, 2026'da yayınlanan çeşitli NL2SQL karşılaştırmalarında geri dönüyor ve iş analitiği tarafında yarışmacı olarak konumlanıyor. Bu araştırma sırasında mevcut olan kamuya açık belgeler, işlevselliklerin, fiyatlandırma modelinin ve dağıtım modunun kesin ayrıntılarına ilişkin önceki altı araçtan daha sınırlı kalmıştır.
InfiniSynapse'i dahili bir karşılaştırmaya dahil etmeden önce mevcut işlevsel kapsamı, veritabanı bağlantılarına ilişkin güvenlik politikasını ve fiyatlandırma koşullarını doğrudan yayıncıyla doğrulayın.
Text2SQL doğruluğu: Bir kıyaslama neyi ölçer, bir pazarlama rakamı neyi söylemez
Akademik topluluk, oluşturulan SQL'in karmaşık ve çeşitli şemalar üzerinde referans sorguyla aynı sonucu verip vermediğini ölçen Spider (Yale) veya BIRD gibi genel veri kümeleri üzerindeki metinden SQL'e sistemleri değerlendirir. Tekrarlanabilir bir metodolojidir: aynı diyagram, aynı sorular, bir sistemden diğerine karşılaştırılabilir bir puan.
Bir yayıncının ürün sayfasında görüntülenen doğruluk yüzdesi her zaman bu metodolojiye uymaz. Bir kıyaslama adı olmadan, belirli bir test modeli olmadan ve bir ölçüm tarihi olmadan, "%95 doğruluk" gibi bir rakam, bir rakibin rakamıyla karşılaştırılamaz, hatta sizin tarafınızdan tekrarlanamaz. Önemli olan tek test sizinkidir: seçmeden önce kendi diyagramınızla ilgili gerçek sorularınızı sorun.
Arka uca entegre üçüncü taraf araç veya NL2SQL motoru: rahatlıktan önce güvenlik
Bu karşılaştırmadaki her araç, gerçek bir veritabanına bağlandığında aynı soruyu sorar: Hangi erişime sahiptir ve yürütmeden önce oluşturulan SQL'i kim doğrular? Doğrudan veritabanınıza bağlanan bir SaaS aracı, bağlantı tanımlayıcılarına ihtiyaç duyar; bu nedenle, kapsamı mevcut uygulama RLS politikalarınızdan bağımsız olarak tanımlanması gereken bir Postgres rolüne ihtiyaç duyar.
Aurabase integrates NL2SQL directly into the backend rather than offering it as a separate service to connect to (see the Native AI on Postgrespage). The SQL generated by the LLM (OpenAI, Anthropic or Gemini, the three native providers) is never executed as is: it goes through a validator which parses its syntactic tree, only allows SELECTqueries, bounds the LIMIT, and rejects subqueries, CTE, UNION and any function outside a closed white list. The queried schema is introspected on the server side, never provided by the client. For the basics, see what is NL2SQL ; For the full security angle, see securing NL2SQL against SQL injection.
Bu, yukarıda açıklanan yedi aracın kalitesine ilişkin bir yargı değildir: birçoğu, bir analistin SQL'i çalıştırmadan önce yeniden okuduğu döngüde insanların kullanımına yönelik olarak tasarlanmıştır ve bu, meşru bir koruma olmaya devam etmektedir. Sorulacak soru seçilen araca bağlı olarak değişmez: SQL'i gerçek verilere dokunmadan önce kim veya ne doğrular?