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Text-to-SQL LLM 风险：数据泄露和成本超支
Text-to-SQL 是一个已解决的问题的观念是一个危险的迷思，因为 LLM 会生成非确定性的 SQL 查询，对敏感数据构成风险。将整个模式馈送给 LLM 或使用语义代理层等方法可能导致数据损坏或上下文窗口限制等问题。一个更健壮的解决方案涉及一个“硬门控 SQL 沙盒”，它使用抽象语法树 (AST) 验证器在执行前检查生成的 SQL 是否存在未经授权的访问或连接，同时在数据库层面进行资源治理以防止过度的计算成本。
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Python数据工程通讯调整焦点至数据处理
Python数据工程通讯的四月刊已发布，重点将放在数据处理而非可视化上。编辑正在调整内容，以更好地适应Python数据工程师的需求，减少对Shiny和Streamlit等工具的报道。取而代之的是，通讯将更多地介绍ADBC、SQLGlot以及数据工程生态系统内的其他实用更新。