AlloyDB for PostgreSQL の会話型分析の概要

AlloyDB for PostgreSQL の会話型分析では、自然言語を使用してデータベース データについてエージェントとチャットできます。データに関する回答を得るには、次の操作を行います。

  • 選択した一連のナレッジソース（テーブルやビューなど）のデータ エージェントを作成します。
  • [省略可] 特定のユースケースの質問に対してデータ エージェントが効果的に回答するように構成するエージェントのコンテキストと指示を作成します。

エージェントをカスタマイズする前に、エージェントが作成するコンテキストと指示をまず使用することをおすすめします。

会話分析では、次の種類のコンテキストが提供されます。

  • ガイド付き - このコンテキストは Google Cloud コンソールで作成します。このオプションは、コードを直接記述したくないユーザーに適しています。
  • 高精度 - このコンテキストは Gemini CLI または IDE で作成します。このアプローチは、エージェントの品質をより細かく管理したいユーザーにおすすめします。このコンテキストは、QueryData メソッドのコンテキストを再利用します。

データ エージェントを作成すると、自然言語を使用して AlloyDB for PostgreSQL データに関する質問をすることができます。

会話型分析は Gemini for Google Cloud を基盤としています。

Gemini for Google Cloud がデータを使用する方法とタイミングを確認する。

Gemini for Google Cloud プロダクトは初期段階のテクノロジーであるため、もっともらしく見えても事実に反する出力を生成する場合があります。Gemini for Google Cloud プロダクトからの出力は、使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。

データ エージェント

データ エージェントは、1 つ以上のナレッジソースと、そのデータベース データを処理するためのユースケース固有の指示のセットで構成されています。データ エージェントを作成するときに、次のオプションを使用してデータ エージェントを構成できます。

  • データ エージェントでテーブルやビューなどのナレッジ ソースを使用します。
  • 特定のユースケースに最適な形でデータベース データを記述するカスタム テーブルとフィールドのメタデータを提供します。
  • データの解釈とクエリ処理に関する指示を提供します。たとえば、次のものを定義します。
    • フィールド名の類義語とビジネス用語
    • フィルタリングとグループ化に関する最も重要なフィールドとデフォルト
  • ガイド付きコンテキスト生成または高度なコンテキスト生成を使用して、データ エージェントがエージェントの回答構造を形成し、組織で使用されるビジネス ロジックを学習するために使用できる構造化コンテキストを提供します。

データ エージェントを管理する

Google Cloud コンソールの [エージェント] タブで、次の種類のデータ エージェントを作成、管理、操作できます。

  • 各 Google Cloud プロジェクトの事前定義されたサンプル エージェント。
  • 下書き、作成、公開済みのエージェントのリスト。
  • 他のユーザーが作成して共有したエージェントのリスト。

詳細については、データ エージェントを作成するをご覧ください。

Conversational Analytics API など、データ エージェントをサポートするプロジェクト内の他のサービスは、AlloyDB for PostgreSQL で作成したデータ エージェントにアクセスできます。 Google Cloud コンソールで作成されたエージェントには、Conversational Analytics API を使用して呼び出すことでアクセスすることもできます。

会話

会話とは、データ エージェントまたはデータベース データソースとの永続化されたチャットです。ユーザーは、テーブル フィールド名を指定したり、データベース データのフィルタ条件を定義したりすることなく、「売上」や「最も人気がある」といった一般的な言葉を使用してデータ エージェントにマルチパートの質問をすることができます。

チャットで返信されたレスポンスには、次の機能があります。

  • 質問に対する回答（テキスト、コード、グラフ（必要に応じて））
  • 結果の背後にあるエージェントの推論。
  • 使用されたエージェントやデータベースのデータソースなど、会話に関するメタデータ。

データベース データソースとの直接会話を作成すると、Conversational Analytics API は、データ エージェントから提供されるコンテキストと処理の指示を使用せずにユーザーからの質問を解釈します。そのため、直接会話の結果は正確さが低い可能性があります。正確さが求められる場合は、データ エージェントを使用してください。

AlloyDB for PostgreSQL で会話を作成して管理するには、 Google Cloud コンソールを使用します。詳細については、会話でデータを分析するをご覧ください。

セキュリティ

AlloyDB for PostgreSQL の会話型分析へのアクセスを管理するには、Conversational Analytics API の IAM ロールと権限を使用します。特定のオペレーションに必要なロールについては、データ エージェントに必要なロールと会話に必要なロールをご覧ください。

ロケーション

会話型分析を使用してエージェントを作成する場合、コントロール プレーン（ワークフローを計画して管理し、ツールを呼び出すオーケストレーション）はグローバル エンドポイントのみを使用します。データプレーン（実際のデータベース レコードとベクトル ドキュメントの取得、取得、処理を行う）は、リージョン エンドポイントを使用します。

料金

データ エージェントを作成し、データ エージェントまたはデータベース データソースと会話するときに実行されるクエリに対して、AlloyDB のコンピューティング料金が発生します。プレビュー期間中は、データ エージェントおよび会話の作成と使用に対して追加料金はかかりません。

動的共有割り当て

Vertex AI の動的共有割り当て（DSQ）は、Gemini モデルの容量を管理します。従来の割り当てとは異なり、DSQ を使用すると、モデル スループットのプロジェクトごとの固定上限なしで、大規模な共有リソースプールにアクセスできます。

レイテンシなどのパフォーマンスは、システム全体の負荷によって異なる場合があります。共有プール全体で需要が高い時間帯には、一時的に 429 Resource Exhausted エラーが発生することがあります。これらのエラーは、共有プールの容量が一時的に制限されていることを示しますが、プロジェクトの特定の割り当て上限に達したことを示すものではありません。容量を確認するには、しばらく待ってからリクエストを再試行してください。

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