Transformez directement des questions en langage naturel en requêtes SQL. La fonctionnalité de langage naturel AlloyDB/AI (Aperçu) traduit les requêtes en langage naturel en requêtes SQL tenant compte du schéma, ce qui permet aux développeurs et aux analystes d'obtenir des réponses plus rapidement.
Créer une couche de contexte
Créez une couche de contexte riche en comprenant vos tableaux, vos colonnes et vos relations pour générer des requêtes précises et adaptées au contexte.
Génération intelligente de requêtes SQL
Il analyse intelligemment l'intention à l'aide de la recherche par concept et s'appuie sur un magasin de modèles pour construire des requêtes SQL rapidement et de manière fiable.
Vues sécurisées paramétrées
Fournissez un contrôle d'accès précis pour vous assurer que les utilisateurs finaux ne voient que les données auxquelles ils sont autorisés à accéder. C'est essentiel pour les applications qui exécutent des requêtes générées par l'IA.
Fonctionnement
La fonctionnalité de langage naturel AlloyDB AI (preview) est conçue pour fonctionner de manière sécurisée avec le schéma de votre base de données. Après avoir enregistré vos objets de schéma avec une configuration en langage naturel, vous pouvez appeler la fonction alloydb_ai_nl.get_sql() depuis votre application pour traduire des questions en anglais simple en requêtes SQL, ou utiliser explain_sql pour comprendre une requête. Cette fonctionnalité s'intègre aux rôles PostgreSQL standards et à IAM pour la sécurité. Vous pouvez utiliser des vues sécurisées paramétrées pour un contrôle précis des accès.
Pour accélérer la configuration et garantir la précision, AlloyDB inclut des outils de productivité pour la génération automatique de contexte à partir de votre schéma. Ces outils génèrent automatiquement le contexte du schéma et suggèrent des modèles de requêtes, ce qui réduit l'effort manuel nécessaire pour commencer. Vous pouvez affiner davantage les résultats en ajoutant des modèles de requêtes spécifiques à votre activité dans la boutique de modèles. Le modèle sous-jacent peut générer des requêtes SQL complexes (y compris des jointures de plusieurs tables, des agrégations et des fonctions de fenêtrage) en fonction de l'intention de l'utilisateur et du contexte du schéma. La précision s'améliore à mesure que davantage de contexte et de modèles sont fournis.
Cas d'utilisation
Découvrez comment appliquer les requêtes en langage naturel AlloyDB AI à des scénarios commerciaux courants.
| Cas d'utilisation | Objectif d'entreprise | Exemple de question | Impact sur l'entreprise |
|---|---|---|---|
| Analyses des ventes | Suivre les performances commerciales et identifier les meilleurs commerciaux | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- Décisions accélérées : analyses des ventes en libre-service immédiates. |
| Adoption des produits | Comprendre le comportement des utilisateurs et l'adoption des fonctionnalités | "How many users on our 'Pro' plan used the new reporting feature last week?" |
- Itération plus rapide : validez rapidement les hypothèses et créez de meilleurs produits. |
| Chaîne d'approvisionnement | Surveiller la chaîne d'approvisionnement et identifier les goulots d'étranglement | "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." |
- Efficacité améliorée : résolvez les problèmes opérationnels de manière proactive. |
| Service client | Analyser les demandes d'assistance pour identifier des tendances | "What is the most common complaint category for tickets created in the last 7 days?" |
- Meilleur service : identifiez et résolvez les problèmes des clients plus rapidement. |
En savoir plus
Explorez les ressources pour les développeurs Google afin de créer vos applications de requêtes en langage naturel avec AlloyDB.
Tutoriel sur les applications conversationnelles
Découvrez comment créer une application de commerce conversationnel avec AlloyDB AI et Serverless.
Guide d'utilisation
Guide technique détaillé sur la configuration et l'utilisation de la fonction get_sql().
Générer du code SQL à l'aide du langage naturel AlloyDB AI
Acquérez une expérience pratique grâce à un tutoriel guidé sur la génération de code SQL à partir du langage naturel.