La migración de cargas de trabajo de SQL entre diferentes plataformas, como Databricks, SQL y BigQuery, es un desafío común debido a las variaciones en la sintaxis y las funciones. En esta publicación de blog, se detalla el proceso de traducción de consultas de Databricks SQL a BigQuery SQL. El autor tenía como objetivo mejorar la eficiencia y reducir los costos moviendo las cargas de trabajo de análisis de Databricks a BigQuery. La traducción manual resultó ser lenta y propensa a errores. Google Gemini se empleó como asistente de IA para cerrar la brecha entre los dos dialectos SQL. El proceso implicó la creación de una guía de mapeo de funciones y el uso de ejemplos de pocas tomas para entrenar a Gemini. Se implementó una capa de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) utilizando Vertex AI para proporcionar a Gemini información contextual, mejorando la precisión de la traducción. La arquitectura incluía el almacenamiento de SQL de origen en Google Cloud Storage y la integración con la API de Gemini. Se usó una capa de validación con simulacros de BigQuery para verificar si había problemas de sintaxis. Los puntos clave enfatizaron la efectividad de combinar RAG con Gemini, la importancia de una guía integral de mapeo de funciones y la necesidad de una validación exhaustiva. Este enfoque agiliza las migraciones de SQL, lo que hace que el proceso sea más rápido y confiable.