QueryData 總覽

您可以使用 QueryData，透過對話式語言和您建立的資料代理與資料互動，協助您查詢資料。資料代理是 AI 輔助的助理和應用程式，可瞭解使用者意圖、查詢營運資料，並傳回準確的答案。QueryData 會使用情境集 (精選藍圖、商業邏輯和結構定義資訊的集合)，為資料庫產生查詢。QueryData 會根據這個背景資訊，將自然語言問題轉換為適用於目標用途的準確查詢。

QueryData 的適用時機

QueryData 非常適合用於下列應用程式：

  • 顧客服務自動化：處理大量查詢，例如「我的訂單在哪裡？」或「目前的餘額是多少？」。
  • 電子商務購物助理：協助使用者以自然語言查詢大型產品目錄，例如「顯示 $100 美元以下的跑鞋」。
  • 現場作業工具：讓行動員工即時查詢庫存量、零件供應情形或服務單詳細資料。

核心概念

為將對話式問題可靠地翻譯成資料庫查詢，QueryData 採用下列重要概念：

QueryData 和 Conversational Analytics API

Conversational Analytics API 中的 QueryData 端點是代理工具，可為資料庫以程式輔助方式生成自然語言轉 SQL (NL2SQL) 查詢。在對話式應用程式或 Agentic Workflows 中，QueryData 端點會處理結構定義解讀和查詢合成作業。您的代理駕馭系統 (例如 Antigravity、Agent Development Kit (ADK) 或 LangChain) 會管理對話記錄、使用者狀態和工具自動化調度管理，以便在將自然語言要求傳送至 QueryData 端點前，先瞭解使用者的輸入內容。

脈絡資料集

內容集是資料庫專屬知識、精選查詢模式，以及與資料庫例項相關聯的業務規則的集合。QueryData 不會只依賴一般 LLM 知識或原始表格結構定義，而是會使用情境集來瞭解資料模型和貴機構專屬術語的細微差異。

內容集包含三個主要建構區塊：

  • 查詢藍圖：精選的代表性自然語言問題和對應的預先驗證 SQL 查詢。藍圖提供標準範例，定義特定商家意圖如何對應至 SQL 陳述式。
  • 查詢層面：模組化 SQL 述詞和篩選條件 (例如日期範圍、門檻計算或業務標記)。Facet 可讓 QueryData 將多個篩選條件動態合併至查詢，不必為每個組合分別建立藍圖。
  • 值搜尋：語意和字串比對查詢，可將非正式詞組對應至資料庫欄中儲存的確切值。值搜尋可使用完全比對、三元字串相似度或語意向量嵌入，協助解決模稜兩可的情況 (例如將「灣區」對應至 San Francisco，或將「希斯洛」對應至 London Heathrow Airport)。

參數化安全檢視區塊

為確保 AI 生成的查詢會遵守資料列層級安全性和多租戶隔離機制，您可以使用參數化安全檢視，限制生成的 SQL 只能存取經過驗證的應用程式使用者有權查看的資料列。詳情請參閱「使用參數化安全檢視畫面，確保應用程式資料安全並控管存取權」。

QueryData 的運作方式

當代理程式或應用程式傳送自然語言要求 (例如代理程式根據對話記錄或使用者狀態，將使用者問題脈絡化)，QueryData 會執行下列步驟：

  1. 值解析：QueryData 會對資料庫執行值搜尋查詢，將提示中的實體 (例如名稱、城市或類別) 對應至特定資料庫欄值。
  2. 意圖比對和消歧義：QueryData 會根據您在內容集定義的精選查詢藍圖和構面，比對內容相關要求。如果要求不夠明確或模稜兩可，QueryData 會傳回釐清意圖問題，讓服務專員或應用程式請使用者進一步說明。
  3. 查詢合成：QueryData 會使用相符的藍圖結構、套用的層面和已解析的值，為資料庫引擎合成完整的 SQL 查詢。
  4. 執行查詢：系統會對資料庫執行產生的查詢，並傳回結果。

製作及管理脈絡資料集

如要製作及管理內容集，請按照下列步驟操作：

  1. 作者情境：為資料庫定義查詢藍圖、構面和值搜尋。詳情請參閱「情境集總覽」。 您也可以使用脈絡工程代理自動建立脈絡。
  2. 在控制台中管理 Google Cloud ：在 Cloud SQL Studio 中建立及管理內容集，以便生成查詢。
  3. 與應用程式整合：使用 MCP Toolbox 或直接 API 呼叫，將應用程式或 AI 代理連結至 QueryData。

後續步驟