某公司拥有数TB的结构化数据，并希望开发一个AI应用程序，将员工的自然语言请求转换为SQL查询。员工的技术技能有限。哪种解决方案最能满足这一需求？

生成式预训练Transformer (GPT) 模型非常适合将自然语言请求转换为SQL查询，因为它们擅长理解上下文、生成代码和处理复杂的语言结构。GPT模型经过大量文本数据训练，能够识别模式并生成符合特定语法的输出，例如SQL。残差神经网络主要用于图像识别和计算机视觉任务。支持向量机通常用于分类和回归问题，不擅长生成复杂的文本或代码。WaveNet是一种生成式模型，但主要用于生成原始音频波形，不适用于自然语言到SQL的转换。