Visão geral do QueryData

O QueryData permite interagir com seus dados usando linguagem conversacional e agentes de dados criados para ajudar você a consultar seus dados. Os agentes de dados são assistentes e aplicativos com tecnologia de IA que podem entender a intenção do usuário, consultar seus dados operacionais e retornar respostas precisas e fundamentadas. O QueryData gera consultas para seu banco de dados usando conjuntos de contexto, que são coleções de projetos selecionados, lógica de negócios e informações de esquema. Esse contexto permite que o QueryData traduza perguntas em linguagem natural em consultas precisas para seus casos de uso de destino.

Quando usar o QueryData

O QueryData é ideal para aplicativos como:

  • Automação de atendimento ao cliente: processe consultas de alto volume, como "Onde está meu pedido?" ou "Qual é meu saldo atual?".
  • Assistentes de compras de e-commerce: ajude os usuários a navegar por grandes catálogos de produtos com consultas em linguagem natural, como "Mostre tênis de corrida com preço abaixo de US$ 100".
  • Ferramentas de operações de campo: permita que funcionários móveis consultem níveis de estoque , disponibilidade de peças ou detalhes de tíquetes de serviço em tempo real.

Principais conceitos

Para traduzir de forma confiável perguntas conversacionais em consultas de banco de dados, o QueryData depende dos seguintes conceitos principais:

QueryData e a API Conversational Analytics

O endpoint QueryData na API Conversational Analytics é uma ferramenta agêntica que permite a geração programática de consultas de linguagem natural para SQL para seus bancos de dados. Em um aplicativo conversacional ou fluxo de trabalho Agentic Workflows, o endpoint QueryData processa a interpretação do esquema e a síntese de consultas. Sua estrutura de agente (como Antigravity, Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) ou LangChain) gerencia o histórico de conversas, o estado do usuário e a orquestração de ferramentas para contextualizar a entrada do usuário antes de enviar uma solicitação de linguagem natural para o endpoint QueryData.

Conjuntos de contexto

Um conjunto de contexto é uma coleção de conhecimento específico do banco de dados, padrões de consulta selecionados e regras de negócios associadas à instância do banco de dados. Em vez de depender apenas do conhecimento geral de LLM ou de esquemas de tabelas brutos, o QueryData usa conjuntos de contexto para entender as nuances do modelo de dados e da terminologia específica da organização.

Um conjunto de contexto contém três blocos de construção principais:

  • Projetos de consulta: pares selecionados de perguntas representativas em linguagem natural e as consultas SQL correspondentes e pré-validadas. Os projetos fornecem exemplos canônicos que definem como intents de negócios específicos são mapeados para instruções SQL.
  • Aspectos de consulta: predicados SQL modulares e condições de filtro (como intervalos de datas, cálculos de limite ou flags de negócios). Os aspectos permitem que o QueryData combine dinamicamente vários critérios de filtragem em uma consulta sem precisar de projetos separados para cada combinação.
  • Pesquisas de valor: consultas semânticas e de correspondência de strings que fundamentam frases informais em valores exatos armazenados em colunas de banco de dados. As pesquisas de valor ajudam a resolver ambiguidades (por exemplo, mapeando "Bay Area" para San Francisco ou "Heathrow" para London Heathrow Airport) usando correspondências exatas, similaridade de strings de trigrama ou embeddings de vetor semânticos.

Visualizações seguras parametrizadas

Para ajudar a garantir que as consultas geradas com IA respeitem a segurança no nível da linha e o isolamento multiinquilino, você pode usar visualizações seguras parametrizadas, que restringem o SQL gerado para acessar apenas as linhas de dados que o usuário do aplicativo autenticado está autorizado a visualizar. Para mais informações, consulte Proteger e controlar o acesso aos dados do aplicativo usando visualizações seguras parametrizadas.

Como o QueryData funciona

Quando o agente ou aplicativo envia uma solicitação de linguagem natural (como uma pergunta do usuário que o agente contextualizou com o histórico de conversas ou o estado do usuário), o QueryData executa as seguintes etapas:

  1. Resolução de valores: o QueryData executa consultas de pesquisa de valor no banco de dados para mapear entidades no prompt (como nomes, cidades ou categorias) para valores de coluna de banco de dados específicos.
  2. Correspondência e desambiguação de intents: o QueryData corresponde à solicitação contextualizada aos projetos e aspectos de consulta selecionados definidos no conjunto de contexto. Se a solicitação for subespecificada ou ambígua, o QueryData poderá retornar uma pergunta de desambiguação para que o agente ou aplicativo possa pedir esclarecimentos ao usuário.
  3. Síntese de consultas: usando a estrutura do projeto correspondente, os aspectos aplicados, e os valores resolvidos, o QueryData sintetiza uma consulta SQL completa para o seu mecanismo de banco de dados.
  4. Execução de consultas: a consulta gerada é executada no banco de dados para retornar resultados.

Criar e gerenciar conjuntos de contexto

Para criar e gerenciar conjuntos de contexto, faça o seguinte:

  1. Criar contexto: defina os projetos de consulta, os aspectos e as pesquisas de valor para seu banco de dados. Para mais informações, consulte Visão geral dos conjuntos de contexto. Também é possível usar o agente de engenharia de contexto para automatizar a criação de contexto.
  2. Gerenciar no Google Cloud console: crie e gerencie conjuntos de contexto no Cloud SQL Studio para disponibilizá-los para geração de consultas.
  3. Integrar aos aplicativos: conecte seus aplicativos ou agentes de IA ao QueryData usando a MCP Toolbox ou chamadas de API diretas.

Preços

Você recebe cobranças de preços de computação do Cloud SQL para MySQL para consultas executadas ao criar conjuntos de contexto e usar o QueryData com seus agentes de dados ou fontes de dados de banco de dados. Não há cobranças extras pela criação e uso de conjuntos de contexto e QueryData durante o período de pré-lançamento. Para mais informações, consulte Preços do agente do Data Cloud.

A seguir