La función de lenguaje natural de AlloyDB AI (versión preliminar) te permite traducir preguntas en lenguaje natural en consultas en SQL que reconocen el esquema, lo que ayuda a los desarrolladores y analistas a recuperar estadísticas de las bases de datos de AlloyDB para PostgreSQL con mayor rapidez.
Crea una capa de contexto
Crea una capa de contexto enriquecida comprendiendo tus tablas, columnas y relaciones para generar consultas precisas y adaptadas al contexto.
Generación inteligente de SQL
Analiza de forma inteligente la intención con la búsqueda de conceptos y aprovecha un almacén de plantillas para crear consultas en SQL de forma rápida y confiable.
Vistas seguras parametrizadas
Proporciona un control de acceso detallado, lo que garantiza que los usuarios finales solo vean los datos a los que tienen autorización para acceder, lo que es fundamental para las aplicaciones que ejecutan consultas generadas por IA.
Cómo funciona
La función de lenguaje natural de AlloyDB AI (versión preliminar) está diseñada para funcionar de forma segura con el esquema de tu base de datos. Después de registrar tus objetos de esquema con una configuración de lenguaje natural, puedes llamar a la función alloydb_ai_nl.get_sql() desde tu aplicación para traducir preguntas en inglés simple a consultas en SQL o usar explain_sql para comprender una consulta. La función se integra en los roles estándar de PostgreSQL y en Identity and Access Management (IAM) para la seguridad, y puedes usar vistas seguras parametrizadas para el control de acceso detallado.
Para acelerar la configuración y garantizar la exactitud, AlloyDB incluye herramientas de productividad para la generación automática de contexto a partir de tu esquema. Estas herramientas generan automáticamente el contexto del esquema y sugieren plantillas de consultas, lo que reduce el esfuerzo manual necesario para comenzar. Puedes definir mejor los resultados agregando plantillas de consultas específicas de la empresa al almacén de plantillas. El modelo subyacente puede generar SQL complejo, incluidas uniones de varias tablas, agregaciones y funciones de ventana, según la intención del usuario y el contexto del esquema, y la precisión mejora a medida que se proporcionan más contexto y plantillas.
Casos de uso
Explora cómo puedes aplicar las consultas de lenguaje natural de AlloyDB AI a situaciones empresariales comunes.
| Caso de uso | Objetivo empresarial | Pregunta de muestra | Impacto en el negocio |
|---|---|---|---|
| Estadísticas de ventas | Haz un seguimiento del rendimiento de las ventas y descubre quiénes son los mejores representantes | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- Decisiones más rápidas - Estadísticas de ventas inmediatas y de autoservicio. |
| Adopción del producto | Comprende el comportamiento de los usuarios y la adopción de funciones | "How many users on our 'Pro' plan used the new reporting feature last week?" |
- Iteración más rápida - Valida hipótesis rápidamente y crea mejores productos. |
| Cadena de suministro | Supervisar la cadena de suministro y detectar cuellos de botella | "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." |
- Eficiencia mejorada - Resuelve problemas operativos de forma proactiva. |
| Asistencia al cliente de | Analiza los tickets de asistencia para encontrar tendencias | "What is the most common complaint category for tickets created in the last 7 days?" |
- Mejor servicio - Identifica y resuelve los problemas de los clientes con mayor rapidez. |
Más información
Explora los recursos de Google Developers para compilar tus aplicaciones de consultas en lenguaje natural con AlloyDB.
Instructivo de la app de conversación
Aprende a compilar una app de comercio conversacional con AlloyDB AI y Serverless.
Genera SQL con lenguaje natural de AlloyDB AI
Obtén experiencia práctica con un instructivo guiado sobre cómo generar SQL a partir de lenguaje natural.