Transforme perguntas em linguagem natural diretamente em SQL. O recurso de linguagem natural da IA do AlloyDB (prévia) traduz consultas em linguagem natural para consultas SQL com reconhecimento de esquema, permitindo que desenvolvedores e analistas recebam respostas mais rápido.
Criar uma camada de contexto
Crie uma camada de contexto avançada entendendo suas tabelas, colunas e relações para gerar consultas precisas e baseadas no contexto.
Geração inteligente de SQL
Analisa de forma inteligente a intenção usando a pesquisa de conceitos e aproveita um repositório de modelos para criar consultas SQL de forma rápida e confiável.
Visualizações seguras parametrizadas
Ofereça controle de acesso granular, garantindo que os usuários finais vejam apenas os dados que têm autorização para acessar, o que é fundamental para aplicativos que executam consultas geradas por IA.
Como funciona
O recurso de linguagem natural da IA do AlloyDB (prévia) foi projetado para trabalhar com segurança com o esquema do banco de dados. Depois de registrar os objetos de esquema com uma configuração de linguagem natural, você pode chamar a função alloydb_ai_nl.get_sql() do seu aplicativo para traduzir perguntas em inglês simples em consultas SQL ou usar explain_sql para entender uma consulta. O recurso se integra aos papéis padrão do PostgreSQL e ao IAM para segurança, e você pode usar visualizações seguras parametrizadas para controle de acesso granular.
Para acelerar a configuração e garantir a precisão, o AlloyDB inclui ferramentas de produtividade para geração automática de contexto com base no seu esquema. Essas ferramentas geram automaticamente o contexto do esquema e sugerem modelos de consulta, reduzindo o esforço manual necessário para começar. Você pode refinar ainda mais os resultados adicionando modelos de consulta específicos da empresa à loja de modelos. O modelo subjacente pode gerar SQL complexo, incluindo junções de várias tabelas, agregações e funções de janela, com base na intenção do usuário e no contexto do esquema. A precisão melhora à medida que mais contexto e modelos são fornecidos.
Casos de uso
Saiba como aplicar consultas em linguagem natural da IA do AlloyDB a cenários de negócios comuns.
| Caso de uso | Meta de negócios | Exemplo de pergunta | Impacto nos negócios |
|---|---|---|---|
| Análise de dados de vendas | Acompanhar a performance de vendas e identificar os melhores representantes | "Who were our top 3 sales reps by revenue in Austin for the last quarter?" |
- Decisões aceleradas : análises de vendas imediatas e de autoatendimento. |
| Adoção do produto | Entender o comportamento do usuário e a adoção de recursos | "How many users on our 'Pro' plan used the new reporting feature last week?" |
- Iteração mais rápida : valide hipóteses rapidamente e crie produtos melhores. |
| Cadeia de suprimentos | Monitore a cadeia de suprimentos e identifique gargalos | "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." |
- Eficiência aprimorada : resolva problemas operacionais de maneira proativa. |
| Suporte ao cliente da | Analisar tíquetes de suporte para encontrar tendências | "What is the most common complaint category for tickets created in the last 7 days?" |
- Melhor serviço : identifique e resolva problemas dos clientes mais rapidamente. |
Saiba mais
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