자연어 질문을 SQL로 직접 변환합니다. AlloyDB AI 자연어 기능(프리뷰)은 자연어 쿼리를 스키마 인식 SQL 쿼리로 변환하여 개발자와 분석가가 더 빠르게 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.
컨텍스트 레이어 빌드
테이블, 열, 관계를 이해하여 풍부한 컨텍스트 레이어를 만들어 정확한 컨텍스트 인식 쿼리를 생성합니다.
지능형 SQL 생성
개념 검색을 사용하여 의도를 지능적으로 파싱하고 템플릿의 템플릿 스토어를 활용하여 SQL 쿼리를 빠르고 안정적으로 구성합니다.
파라미터화된 보안 뷰
세분화된 액세스 제어를 제공하여 최종 사용자가 액세스가 승인된 데이터만 볼 수 있게 합니다. 이는 AI 생성 쿼리를 실행하는 애플리케이션에 매우 중요합니다.
작동 방식
AlloyDB AI 자연어(프리뷰) 기능은 데이터베이스 스키마와 안전하게 작동하도록 설계되었습니다. 자연어 구성으로 스키마 객체를 등록한 후 애플리케이션에서 alloydb_ai_nl.get_sql() 함수를 호출하여 일반 영어 질문을 SQL 쿼리로 변환하거나 explain_sql을 사용하여 쿼리를 이해할 수 있습니다. 이 기능은 보안을 위해 표준 PostgreSQL 역할 및 IAM과 통합되며 개발자는 파라미터화된 보안 뷰를 사용하여 세부적으로 액세스를 제어할 수 있습니다.
설정 가속화 및 정확성 보장을 위해 AlloyDB에는 스키마의 자동 컨텍스트 생성을 위한 생산성 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 스키마 컨텍스트를 자동으로 생성하고 쿼리 템플릿을 제안하여 시작하는 데 필요한 수동 작업을 줄여줍니다. 템플릿 스토어에 비즈니스별 쿼리 템플릿을 추가하여 결과를 더욱 미세 조정할 수 있습니다. 기본 모델은 사용자 의도와 스키마 컨텍스트를 기반으로 멀티 테이블 조인, 집계, 윈도우 함수를 포함한 복잡한 SQL을 생성할 수 있으며 더 많은 컨텍스트와 템플릿이 제공되어 정확성이 향상됩니다.
사용 사례
AlloyDB AI 자연어 쿼리를 일반적인 비즈니스 시나리오에 적용하는 방법을 알아봅니다.
| 사용 사례 | 비즈니스 목표 | 샘플 문제 | 비즈니스 영향 |
|---|---|---|---|
| 판매 분석 | 매출 실적을 추적하고 최고 실적 담당자 파악 | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- 신속한 의사 결정 - 즉각적인 셀프 서비스 판매 분석 |
| 제품 채택 | 사용자 행동과 기능 채택 이해 | "How many users on our 'Pro' plan used the new reporting feature last week?" |
- 더 빠른 반복 - 가설을 빠르게 검증하고 더 나은 제품 빌드 |
| 공급망 | 공급망을 모니터링하고 병목 현상 파악 | "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." |
- 효율성 향상 - 운영 문제를 사전에 해결 |
| 고객 지원 | 지원 티켓을 분석하여 추세 파악 | "What is the most common complaint category for tickets created in the last 7 days?" |
- 더 나은 서비스 - 고객 문제를 더 빠르게 파악하여 해결 |
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Google 개발자 리소스를 살펴보고 AlloyDB로 자연어 쿼리 애플리케이션을 빌드합니다.