QueryData 개요

QueryData를 사용하면 대화형 언어와 데이터를 쿼리하는 데 도움이 되도록 빌드한 데이터 에이전트를 사용하여 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 데이터 에이전트는 사용자 의도를 이해하고, 운영 데이터를 쿼리하고, 정확하고 근거가 있는 답변을 반환할 수 있는 AI 기반 어시스턴트 및 애플리케이션입니다. QueryData는 선별된 블루프린트, 비즈니스 로직, 스키마 정보의 모음인 컨텍스트 세트를 사용하여 데이터베이스의 쿼리를 생성합니다. 이 컨텍스트를 통해 QueryData는 자연어 질문을 타겟 사용 사례에 맞는 정확한 쿼리로 변환할 수 있습니다.

QueryData를 사용해야 하는 경우

QueryData는 다음과 같은 애플리케이션에 적합합니다.

  • 고객 서비스 자동화: '주문이 어디에 있나요?' 또는 '현재 잔액이 얼마인가요?'와 같은 대량 문의를 처리합니다.
  • 이커머스 쇼핑 도우미: '100달러 미만의 러닝화를 보여 줘'와 같은 자연어 질문으로 사용자가 대규모 제품 카탈로그를 탐색할 수 있도록 지원합니다.
  • 현장 운영 도구: 모바일 직원이 재고 수준, 부품 가용성 또는 서비스 티켓 세부정보를 실시간으로 쿼리할 수 있습니다.

핵심 개념

대화형 질문을 데이터베이스 쿼리로 안정적으로 변환하기 위해 QueryData는 다음 주요 개념을 사용합니다.

QueryData 및 Conversational Analytics API

Conversational Analytics API의 QueryData 엔드포인트는 데이터베이스에 대한 프로그래매틱 자연어-SQL (NL2SQL) 쿼리 생성을 지원하는 에이전트 도구입니다. 대화형 애플리케이션 또는 Agentic Workflows 내에서 QueryData 엔드포인트는 스키마 해석과 쿼리 합성을 처리합니다. 에이전트 하네스 (예: Antigravity, 에이전트 개발 키트 (ADK), LangChain)는 대화 기록, 사용자 상태, 도구 오케스트레이션을 관리하여 QueryData 엔드포인트에 자연어 요청을 보내기 전에 사용자의 입력을 맥락화합니다.

컨텍스트 세트

컨텍스트 세트는 데이터베이스 인스턴스와 연결된 데이터베이스별 지식, 선별된 쿼리 패턴, 비즈니스 규칙의 모음입니다. QueryData는 일반적인 LLM 지식이나 원시 표 스키마에만 의존하는 대신 컨텍스트 세트를 사용하여 데이터 모델의 미묘한 차이와 조직별 용어를 이해합니다.

컨텍스트 세트에는 세 가지 기본 빌딩 블록이 포함되어 있습니다.

  • 쿼리 블루프린트: 대표적인 자연어 질문과 사전 검증된 해당 SQL 쿼리의 선별된 쌍입니다. 청사진은 특정 비즈니스 의도가 SQL 문에 매핑되는 방식을 정의하는 표준 예시를 제공합니다.
  • 쿼리 패싯: 모듈식 SQL 조건자 및 필터 조건 (예: 날짜 범위, 기준점 계산, 비즈니스 플래그)입니다. 패싯을 사용하면 QueryData가 모든 조합에 대해 별도의 블루프린트가 필요 없이 여러 필터링 기준을 쿼리에 동적으로 결합할 수 있습니다.
  • 값 검색: 비공식 문구를 데이터베이스 열에 저장된 정확한 값에 연결하는 시맨틱 및 문자열 일치 쿼리입니다. 값 검색은 정확한 일치, 트라이그램 문자열 유사성 또는 시맨틱 벡터 임베딩을 사용하여 모호성을 해결하는 데 도움이 됩니다 (예: 'Bay Area'를 San Francisco에 매핑하거나 'Heathrow'를 London Heathrow Airport에 매핑).

파라미터화된 보안 뷰

AI 생성 쿼리가 행 수준 보안 및 멀티 테넌트 격리를 준수하도록 하려면 인증된 애플리케이션 사용자가 볼 수 있는 권한이 있는 데이터 행에만 생성된 SQL이 액세스하도록 제한하는 파라미터화된 보안 뷰를 사용하면 됩니다. 자세한 내용은 파라미터화된 보안 뷰를 사용하여 애플리케이션 데이터 보호 및 액세스 제어를 참고하세요.

QueryData 작동 방식

에이전트 또는 애플리케이션이 자연어 요청 (예: 에이전트가 대화 기록 또는 사용자 상태로 맥락화한 사용자의 질문)을 보내면 QueryData는 다음 단계를 실행합니다.

  1. 값 확인: QueryData는 데이터베이스에 대해 값 검색 쿼리를 실행하여 프롬프트의 항목 (예: 이름, 도시, 카테고리)을 특정 데이터베이스 열 값에 매핑합니다.
  2. 인텐트 일치 및 모호성 해소: QueryData는 컨텍스트화된 요청을 컨텍스트 세트에 정의된 선별된 쿼리 청사진 및 패싯과 일치시킵니다. 요청이 불명확하거나 모호한 경우 QueryData는 에이전트나 애플리케이션이 사용자에게 명확한 설명을 요청할 수 있도록 모호성 해소 질문을 반환할 수 있습니다.
  3. 쿼리 합성: 일치하는 청사진 구조, 적용된 패싯, 해결된 값을 사용하여 QueryData는 데이터베이스 엔진을 위한 완전한 SQL 쿼리를 합성합니다.
  4. 쿼리 실행: 생성된 쿼리가 데이터베이스에 대해 실행되어 결과를 반환합니다.

컨텍스트 세트 작성 및 관리

컨텍스트 세트를 작성하고 관리하려면 다음을 수행하세요.

  1. 작성자 컨텍스트: 데이터베이스의 쿼리 청사진, 패싯, 값 검색을 정의합니다. 자세한 내용은 컨텍스트 세트 개요를 참고하세요. 컨텍스트 엔지니어링 에이전트를 사용하여 컨텍스트 생성을 자동화할 수도 있습니다.
  2. Google Cloud 콘솔에서 관리: Cloud SQL Studio에서 컨텍스트 세트를 만들어 쿼리 생성에 사용할 수 있도록 합니다.
  3. 애플리케이션과 통합: MCP 도구 상자 또는 직접 API 호출을 사용하여 애플리케이션 또는 AI 에이전트를 QueryData에 연결합니다.

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