La función de lenguaje natural de AlloyDB AI (vista previa) te permite traducir preguntas en lenguaje natural a 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 más rápido.
Compila una capa de contexto
Crea una capa de contexto enriquecida comprendiendo tus tablas, columnas y relaciones para generar consultas precisas y sensibles al contexto.
Generación inteligente de SQL
Analiza de forma inteligente la intención con la búsqueda de conceptos y aprovecha un almacén de plantillas para construir 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 (vista previa) está diseñada para funcionar de forma segura con el esquema de tu base de datos. Después de registrar los 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 con las funciones estándar de PostgreSQL y IAM para la seguridad, y puedes usar vistas seguras parametrizadas para un control de acceso detallado.
Para acelerar la configuración y garantizar la precisión, AlloyDB incluye herramientas de productividad para la generación automática de contexto desde tu esquema. Estas herramientas generan automáticamente el contexto del esquema y sugieren plantillas de consulta, lo que reduce el esfuerzo manual necesario para comenzar. Puedes refinar aún más los resultados agregando plantillas de consulta 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, con una precisión que mejora a medida que se proporcionan más contexto y plantillas.
Casos de uso
Explora cómo se pueden aplicar las consultas en lenguaje natural de AlloyDB AI a situaciones empresariales comunes.
| Caso de uso | Objetivo empresarial | Pregunta de muestra | Impacto en el negocio |
|---|---|---|---|
| Análisis de ventas | Hacer un seguimiento del rendimiento de las ventas y identificar a los representantes principales | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- Decisiones aceleradas - Análisis de ventas de autoservicio inmediato. |
| Adopción de productos | Comprender 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 de forma proactiva los problemas operativos. |
| Asistencia al cliente | Analizar 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 más rápido. |
Más información
Explora los recursos de Google Developers para compilar tus aplicaciones de consultas en lenguaje natural con AlloyDB.
Tutorial 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 tutorial guiado para generar SQL a partir del lenguaje natural.