自然言語の質問を直接 SQL に変換します。AlloyDB AI の自然言語機能（プレビュー版）は、自然言語クエリをスキーマ対応の SQL クエリに変換し、デベロッパーとアナリストの両方がより迅速に回答を得られるようにします。
コンテキスト レイヤを構築する
テーブル、列、リレーションシップを理解して、正確なコンテキスト認識クエリを生成し、機能豊富なコンテキスト レイヤを作成します。
インテリジェントな SQL 生成
コンセプト検索を使用してインテントをインテリジェントに解析し、テンプレートのテンプレート ストアを活用して、SQL クエリを迅速かつ確実に構築します。
パラメータ化されたセキュアビュー
きめ細かなアクセス制御を提供し、エンドユーザーがアクセス権のあるデータのみを表示できるようにします。これは、AI 生成のクエリを実行するアプリケーションにとって重要です。
仕組み
AlloyDB AI 自然言語（プレビュー版）機能は、データベース スキーマで安全に動作するように設計されています。自然言語構成でスキーマ オブジェクトを登録すると、アプリケーションから alloydb_ai_nl.get_sql() 関数を呼び出して、わかりやすい英語の質問を SQL クエリに変換することや、explain_sql を使用してクエリを理解することが可能です。この機能は、セキュリティのために標準の PostgreSQL ロールや IAM と統合されています。また、パラメータ化されたセキュアビューを使用して、きめ細かなアクセス制御を行えます。
設定を迅速化し、精度を確保するために、AlloyDB には、スキーマからコンテキストの自動生成のための生産性向上ツールが用意されています。こうしたツールは、スキーマ コンテキストを自動的に生成し、クエリ テンプレートを提案するため、手動で作業を開始する手間を省けます。ビジネスに固有のクエリ テンプレートをテンプレート ストアに追加すると、結果をさらに絞り込むことが可能です。基盤となるモデルは、ユーザーの意図とスキーマ コンテキストに基づいて、複数テーブルの結合、集計、ウィンドウ関数などの複雑な SQL を生成できます。コンテキストとテンプレートが多いほど、精度が向上します。
ユースケース
AlloyDB AI の自然言語クエリを一般的なビジネス シナリオに適用する方法について説明します。
| ユースケース | ビジネスの目標 | 質問例 | ビジネスへの影響 |
|---|---|---|---|
| セールス分析 | 販売実績を追跡し、上位の営業担当者を特定する | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- 意思決定の高速化 - 即時のセルフサービス型セールス分析。 |
| プロダクトの導入 | ユーザーの行動と機能の導入を把握する | "How many users on our 'Pro' plan used the new reporting feature last week?" |
- イテレーションの高速化 - 仮説を迅速に検証し、より優れたプロダクトを構築します。 |
| サプライ チェーン | サプライ チェーンをモニタリングしてボトルネックを特定する | "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." |
- 効率の向上 - 運用上の問題を事前に解決します。 |
| カスタマー サポート | サポート チケットを分析して傾向を特定する | "What is the most common complaint category for tickets created in the last 7 days?" |
- サービス向上 - お客様の懸案事項をより迅速に特定して解決します。 |
詳細
Google デベロッパー向けリソースで、AlloyDB を使用して自然言語クエリ アプリケーションを構築する方法を説明します。