Visão geral da linguagem natural do AlloyDB AI

O recurso de linguagem natural da IA do AlloyDB (pré-lançamento) permite traduzir perguntas em linguagem natural em consultas SQL que reconhecem esquemas, ajudando desenvolvedores e analistas a extrair insights dos bancos de dados do AlloyDB para PostgreSQL com mais rapidez.

Miniatura da filtragem com tecnologia de IA

Crie uma camada de contexto avançada entendendo suas tabelas, colunas e relações para gerar consultas precisas e que consideram o contexto.

Miniatura da geração de texto no banco de dados

Analise a intenção de forma inteligente usando a pesquisa de conceitos e aproveite um armazenamento de modelos para criar consultas SQL de forma rápida e confiável.

Miniatura da integração direta de modelos

Oferecer controle de acesso refinado, garantindo que os usuários finais vejam apenas os dados que têm autorização para acessar, o que é fundamental para aplicativos que executam consultas geradas com IA.

Como funciona

O recurso de linguagem natural da IA do AlloyDB (pré-lançamento) foi projetado para funcionar de forma segura com o esquema do banco de dados. Depois de registrar os objetos de esquema com uma configuração de linguagem natural, chame a função alloydb_ai_nl.get_sql() no aplicativo para traduzir perguntas em inglês simples em consultas SQL ou use explain_sql para entender uma consulta. O recurso se integra aos papéis padrão do PostgreSQL e ao Identity and Access Management (IAM) para segurança, e você pode usar visualizações seguras parametrizadas para controle de acesso refinado.

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. Para refinar ainda mais os resultados, adicione modelos de consulta específicos para empresas ao repositório 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, com maior precisão à medida que mais contexto e modelos são fornecidos.

Visão geral visual da linguagem natural da IA do AlloyDB

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
: análise de vendas imediata 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 Monitorar a cadeia de suprimentos e identificar gargalos "Show me all shipments from the Reno warehouse that are delayed by more than 3 days." - Maior eficiência
- Resolva problemas operacionais de forma proativa.
Suporte ao cliente do 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 os problemas dos clientes mais rapidamente.

Saiba mais

Confira os recursos do Google Developers para criar seus aplicativos de consulta em linguagem natural com o AlloyDB.

Tutorial

Aprenda a criar um app de comércio conversacional com a IA do AlloyDB e sem servidor.

Guia

Um guia técnico detalhado sobre como configurar e usar a função get_sql().

Codelab

Pratique com um tutorial guiado sobre como gerar SQL usando linguagem natural.