סקירה כללית של QueryData

התכונה QueryData מאפשרת לכם לנהל אינטראקציות עם הנתונים באמצעות שפה טבעית וסוכני נתונים שאתם יוצרים כדי לעזור לכם להריץ שאילתות על הנתונים. סוכני נתונים הם עוזרים אישיים ואפליקציות מבוססי-AI שיכולים להבין את כוונת המשתמש, להריץ שאילתות על הנתונים התפעוליים שלכם ולהחזיר תשובות מדויקות ומבוססות. הפונקציה QueryData יוצרת שאילתות למסד הנתונים באמצעות קבוצות הקשר, שהן אוספים של תוכניות מותאמות, לוגיקה עסקית ומידע על הסכימה. ההקשר הזה מאפשר ל-QueryData לתרגם שאלות בשפה טבעית לשאילתות מדויקות לתרחישי השימוש הרלוונטיים.

מתי להשתמש ב-QueryData

‫QueryData מתאים במיוחד לאפליקציות כמו:

  • אוטומציה של שירות לקוחות: טיפול בנפח גבוה של פניות כמו "איפה ההזמנה שלי?" או "מה היתרה הנוכחית שלי?".
  • עוזרים אישיים למסחר אלקטרוני: עוזרים למשתמשים לנווט בקטלוגים גדולים של מוצרים באמצעות שאילתות בשפה טבעית, כמו "תראה לי נעלי ריצה בפחות מ-100 ש"ח".
  • כלים לפעולות בשטח: מאפשרים לעובדים בנייד לבדוק בזמן אמת את רמות המלאי, את זמינות החלקים או את פרטי כרטיס השירות.

מושגי ליבה

כדי לתרגם באופן מהימן שאלות בשפה טבעית לשאילתות במסד הנתונים, QueryData מסתמך על מושגי המפתח הבאים:

‫QueryData ו-Conversational Analytics API

נקודת הקצה QueryData ב-Conversational Analytics API היא כלי מבוסס-סוכנים שמאפשר ליצור באופן פרוגרמטי שאילתות SQL בשפה טבעית למסדי הנתונים. בתוך אפליקציה שיש לה ממשק שיחה או Agentic Workflows, נקודת הקצה QueryData מטפלת בפירוש הסכימה ובסינתזת השאילתה. מעטפת האג'נטית (כמו Antigravity, ערכת פיתוח הסוכנים (ADK) או LangChain) מנהלת את היסטוריית השיחות, את מצב המשתמש ואת תזמור הכלים כדי להוסיף הקשר לקלט של המשתמש לפני שליחת בקשה בשפה טבעית לנקודת הקצה (endpoint) של QueryData.

קבוצות הקשרים

קבוצת הקשר היא אוסף של ידע ספציפי למסד נתונים, דפוסי שאילתות שנאספו וכללים עסקיים שמשויכים למופע של מסד הנתונים. במקום להסתמך רק על הידע הכללי של מודל שפה גדול או על סכימות גולמיות של טבלאות, QueryData משתמשת במערכי הקשר כדי להבין את הניואנסים של מודל הנתונים ואת המינוח הספציפי לארגון.

קבוצת הקשרים מכילה שלושה רכיבים עיקריים:

  • תבניות לשאילתות: צמדים של שאלות מייצגות בשפה טבעית ושאילתות SQL תואמות שעברו אימות מראש. התוכניות מספקות דוגמאות קנוניות שמגדירות איך כוונות עסקיות ספציפיות ממופות להצהרות SQL.
  • היבטים של שאילתות: פרדיקטים מודולריים של SQL ותנאי סינון (כמו טווחי תאריכים, חישובי סף או דגלים עסקיים). המאפיין Facets מאפשר ל-QueryData לשלב באופן דינמי כמה קריטריונים לסינון בשאילתה, בלי שיהיה צורך בתוכניות נפרדות לכל שילוב.
  • חיפושי ערכים: שאילתות סמנטיות ושאילתות התאמה למחרוזת שמבססות ביטויים לא רשמיים על ערכים מדויקים שמאוחסנים בעמודות של מסד הנתונים. חיפושי ערכים עוזרים לפתור אי-בהירויות (לדוגמה, מיפוי של "Bay Area" ל-San Francisco או של "Heathrow" ל-London Heathrow Airport) באמצעות התאמות מדויקות, דמיון בין מחרוזות טריגרם או הטמעות וקטורים סמנטיות.

תצוגות מאובטחות עם פרמטרים

כדי לוודא שהשאילתות שנוצרות על ידי AI פועלות בהתאם לאבטחה ברמת השורה ולבידוד של ריבוי דיירים, אתם יכולים להשתמש בתצוגות מאובטחות עם פרמטרים, שמגבילות את ה-SQL שנוצר כך שתהיה גישה רק לשורות הנתונים שלמשתמש המאומת באפליקציה יש הרשאה לראות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אבטחה ושליטה בגישה לנתוני אפליקציות באמצעות תצוגות מאובטחות עם פרמטרים.

איך QueryData פועל

כשהנציג או האפליקציה שולחים בקשה בשפה טבעית (למשל, שאלה של משתמש שהנציג הוסיף לה הקשר באמצעות היסטוריית השיחות או מצב המשתמש), QueryData מבצע את השלבים הבאים:

  1. המרת ערכים: הפונקציה QueryData מריצה שאילתות חיפוש ערכים במסד הנתונים כדי למפות ישויות בהנחיה (כמו שמות, ערים או קטגוריות) לערכים ספציפיים בעמודות במסד הנתונים.
  2. התאמה של כוונות והפגת עמימות: QueryData משווה את הבקשה עם ההקשר לתוכניות ולמאפיינים של השאילתות שאצרתם והגדרתם בקבוצת ההקשר. אם הבקשה לא מוגדרת מספיק או לא ברורה, QueryData יכול להחזיר שאלה להפגת עמימות כדי שהסוכן או האפליקציה יוכלו לבקש מהמשתמש הבהרה.
  3. סינתזה של שאילתות: באמצעות מבנה התוכנית התואם, ההיבטים שהוחלו והערכים שנפתרו, QueryData יוצר שאילתת SQL מלאה למנוע של מסד הנתונים.
  4. הרצת השאילתה: השאילתה שנוצרה מורצת במסד הנתונים כדי להחזיר תוצאות.

יצירה וניהול של קבוצות הקשרים

כדי ליצור ולנהל קבוצות הקשר:

  1. הקשר של המחבר: הגדרת תוכניות של שאילתות, היבטים וחיפושי ערכים במסד הנתונים. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על קבוצות הקשרים. אתם יכולים גם להשתמש בסוכן עם מנוע תלוי הקשר כדי ליצור הקשר באופן אוטומטי.
  2. ניהול במסוף Google Cloud : יוצרים ומנהלים קבוצות של הקשרים ב-Cloud SQL Studio כדי שיהיו זמינות ליצירת שאילתות.
  3. שילוב עם האפליקציות שלכם: אתם יכולים לחבר את האפליקציות או סוכני ה-AI שלכם ל-QueryData באמצעות MCP Toolbox או קריאות ישירות ל-API.

תמחור

החיוב מתבצע לפי מחירי המחשוב של Cloud SQL ל-PostgreSQL על שאילתות שפועלות כשיוצרים קבוצות הקשר ומשתמשים ב-QueryData עם סוכני הנתונים או מקורות הנתונים של מסד הנתונים. במהלך תקופת התצוגה המקדימה, אין חיוב נוסף על יצירה של קבוצות הקשר ו-QueryData ועל שימוש בהם. מידע נוסף זמין במאמר התמחור של סוכני Data Cloud.

המאמרים הבאים