QueryData の概要

QueryData を使用すると、会話調の言葉と、データのクエリに役立つように構築した データ エージェント を使用してデータを操作できます。データ エージェントは、ユーザーの意図を理解し、運用データをクエリして、正確で根拠のある回答を返すことができる AI 搭載のアシスタントとアプリケーションです。QueryData は、厳選されたブループリント、ビジネス ロジック、スキーマ情報のコレクションであるコンテキスト セットを使用して、データベースのクエリを生成します。このコンテキストにより、QueryData は自然言語の質問を対象となるユースケースに適した正確なクエリに変換できます。

QueryData を使用する場面

QueryData は、次のようなアプリケーションに最適です。

  • カスタマー サービスの自動化: 「注文した商品はどこにありますか？ 」、「現在の残高はいくらですか？」といった大量の問い合わせに対応します。
  • e コマースのショッピング アシスタント: 「100 ドル以下のランニング シューズを見せて」といった自然言語のクエリを使用して、ユーザーが膨大な商品 カタログをナビゲートできるようにします。
  • 現場で操作するツール: 外勤従業員が在庫 状況、部品の入手可能性、サービス チケットの詳細をリアルタイムでクエリできるようにします。

基本コンセプト

会話調の質問をデータベース クエリに確実に変換するために、QueryData は次の主要なコンセプトに依存しています。

QueryData と Conversational Analytics API

Conversational Analytics API の QueryData エンドポイントは、データベースの MongoDB 互換クエリ言語（MQL） クエリをプログラムで生成できるエージェントツールです。会話型アプリケーションまたは Agentic Workflows 内で、QueryData エンドポイントはスキーマの解釈とクエリの合成を処理します。エージェント ハーネス（Antigravity、Agent Development Kit（ADK）、LangChain など）は、会話履歴、ユーザーの状態、ツール オーケストレーションを管理して、自然言語リクエストを QueryData エンドポイントに送信する前にユーザーの入力をコンテキスト化します。

コンテキスト セット

コンテキスト セットは、データベース インスタンスに関連付けられたデータベース固有の知識、厳選されたクエリ パターン、ビジネス ルールのコレクションです。QueryData は、一般的な LLM の知識や未加工のテーブル スキーマだけに依存するのではなく、コンテキスト セットを使用して、データモデルと組織固有の用語のニュアンスを理解します。

コンテキスト セットには、次の 3 つの主要な構成要素が含まれています。

  • クエリ ブループリント: 代表的な自然言語の 質問と、それに対応する事前検証済みの MQL クエリを厳選したペア。ブループリントは、特定のビジネス インテントを MQL ステートメントにマッピングする方法を定義する正規の例を提供します。
  • クエリ ファセット: モジュール式の MQL 述語とフィルタ条件（日付 範囲、しきい値の計算、ビジネス フラグなど）。ファセットを使用すると、QueryData は、すべての組み合わせに個別のブループリントを必要とせずに、複数のフィルタ条件をクエリに動的に組み合わせることができます。
  • 値検索: 非公式のフレーズをデータベース列に保存されている正確な値に結び付けるセマンティック クエリと文字列照合クエリ。値検索は、完全一致、トライグラム文字列の類似性、セマンティック ベクトル エンベディングを使用して、曖昧さを解消するのに役立ちます（例: 「ベイエリア」を San Francisco にマッピングする、または「ヒースロー」を London Heathrow Airport にマッピングする）。

QueryData の仕組み

エージェントまたはアプリケーションが自然言語リクエスト（エージェントが会話履歴またはユーザーの状態を使用してコンテキスト化したユーザーの質問など）を送信すると、QueryData は次の手順を実行します。

  1. 値の解決: QueryData は、データベースに対して値検索クエリを実行して、プロンプト内のエンティティ（名前、都市、カテゴリなど）を 特定のデータベース ドキュメントのフィールドと値にマッピングします。
  2. インテントのマッチングと曖昧さの解消: QueryData は、コンテキスト化された リクエストを、コンテキスト セットで定義した厳選されたクエリ ブループリントとファセットと照合します。リクエストが十分に指定されていないか曖昧な場合、QueryData は曖昧性除去に関する質問を返すことができるため、エージェントまたはアプリケーションはユーザーに説明を求めることができます。
  3. クエリの合成: QueryData は、一致するブループリント構造、適用されたファセット、 解決された値を使用して、データベース エンジン用の完全な MQL クエリを合成します。
  4. クエリの実行: 生成されたクエリがデータベースに対して実行され、 結果が返されます。

コンテキスト セットを作成して管理する

コンテキスト セットを作成して管理するには、次の操作を行います。

  1. コンテキストの作成: データベースのクエリ ブループリント、ファセット、値検索を定義します。 詳細については、コンテキスト セットの概要をご覧ください。 コンテキスト エンジニアリング エージェントを使用して、 コンテキストの作成を自動化することもできます。
  2. コンソールで Google Cloud 管理する: Firestore Studio でコンテキスト セットを作成して管理し、クエリの 生成に使用できるようにします。
  3. アプリケーションと統合する: MCP ツールボックス または直接 API 呼び出しを使用して、アプリケーションまたは AI エージェントを QueryData に接続します。

料金

コンテキスト セットを作成し、データ エージェントまたはデータベース データソースで QueryData を使用するときに実行されるクエリに対して、 料金が発生します。 プレビュー期間中は、コンテキスト セットと QueryData の作成 と使用に対して追加料金はかかりません。詳細については、 データクラウド Agent の料金をご覧ください。

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