メインコンテンツまでスキップ

AIを使ってデータソースにクエリを実行する

自然で会話的な言語を使用して、データの洞察を発見し、リアルタイムでチャートやグラフを生成します。​

Squid の Query with AI 機能を使用して、データベースコネクタ内のデータと対話することができます。ユーザーは自然言語で記述可能なプロンプトを提供します。その後、Query with AI は、結果を取得するために実行したクエリと共に、自然言語による説明を返します。

Query with AI を使えば、誰でもクエリやグラフ描画関数を書くことなく、重要なデータポイントの特定、チャートやグラフの生成、データに関する質問への回答を得ることができます。

ユースケース​

Squid AI を利用して、データに関する人が読みやすい説明を取得することができます。以下は、いくつかの例となるプロンプトです:

  • チーム A はチーム B に対して何試合勝ちましたか？
  • 2022年の売上高の折れ線グラフを作成してください。x軸は月を、y軸は売上高の合計（ドル単位）を表します。
  • 顧客から最も頻繁に問い合わせられる質問は何ですか？

Query with AI は Squid プラットフォーム内の強力なツールで、複雑な質問やクエリを簡素化するために利用できます。以下のガイドでは、主要な概念の概要と共にコードスニペットが記載されています。事例については当社の website をご覧ください。

データベースコネクタの設定​

Query with AI は database connector 上でクエリを実行します。AIがデータを理解するには、まずコレクションとフィールドの一覧が記載されたデータベーススキーマを参照します。Squid AI は、どのクエリを実行するかを決定するために、これらのコレクションおよびフィールドの説明も利用します。

コレクションおよびフィールドの説明を提供する方法は2つあります：

  • 独自の言葉で説明を手動で入力する
  • Squid AI にスキーマ説明を自動生成させる

手動で説明を入力する​

以下の手順に従って、データベーススキーマとコレクションおよびフィールドの説明を確認・提供してください：

  1. Squid Console で Connectors タブをクリックし、クエリを実行するデータベースを探します.
    もしまだ Squid AI で使用するデータベースを接続していない場合は、今すぐコネクタを追加してください。データベースコネクタの設定方法については、database connectors documentation を参照してください。データベースコネクタを追加したら、次の手順に進むことができます。もしくは、Squid の組み込みデータベースを使用することも可能です。

  2. データベースコネクタの ellipsis (…) ボタンをクリックし、ドロップダウンメニューから Schema を選択します。

  3. データベースに既に存在するデータに基づいてスキーマを更新するには、Rediscover schema をクリックしてください。もしくは、コンソール上で直接スキーマを編集することもできます。

  4. コレクションの説明を追加するには、コレクション名の右側にある鉛筆ボタンをクリックしてください。フィールドの説明を追加するには、フィールド上の ellipsis (…) をクリックし、ドロップダウンメニューから Edit field を選択します。

  5. スキーマを再発見したり、説明を編集した後、Save schema をクリックして更新内容を公開します。

AI生成の説明を使用する​

Squid AI は、代理でコレクションおよびフィールドの説明を生成できます。この機能は、コレクションから少量のデータをクエリし、そのデータとスキーマを OpenAI に送信します.

Note

Squid で使用される LLM は、モデルのトレーニングのためにあなたのデータを決して使用しません。もしデータベースのデータが LLM に渡されるのを望まない場合は、AI生成の説明を使用しないでください。Query with AI 機能は、あなたのデータベースデータを一切送信しないため、自分で生成した手動の説明を使用してもこの機能を利用できます.

以下の手順に従って、データベーススキーマを確認し、AI生成のコレクションおよびフィールドの説明を作成してください：

  1. Squid Console で Connectors タブをクリックし、クエリを実行するデータベースを探します.
    もしまだ Squid AI で使用するデータベースを接続していない場合は、今すぐコネクタを追加してください。データベースコネクタの設定方法については、database connectors documentation を参照してください。データベースコネクタを追加したら、次の手順に進むことができます。もしくは、Squid の組み込みデータベースを使用することも可能です。

  2. データベースコネクタの ellipsis (…) ボタンをクリックし、ドロップダウンメニューから Schema を選択します。

  3. データベースに既に存在するデータに基づいてスキーマを更新するには、Rediscover schema をクリックしてください。もしくは、コンソール上で直接スキーマを編集することもできます。

  4. Generate Descriptions with AI ボタンをクリックして、スキーマ内のすべてのコレクションおよびフィールドの説明を生成します。データベーススキーマのサイズによっては、数分かかる場合があります。生成後、コレクションとフィールドの説明を手動で確認・編集できます。

  5. スキーマを再発見したり、説明を編集した後、Save schema をクリックして更新内容を公開します。

データに対してSquid AIをテストする​

スキーマが設定され、説明が追加されたら、コンソールで Squid AI を使用してデータにクエリを実行できます。データベースコネクタの schema ビューで、Query with AI ボタンをクリックします。提供された AI エージェントにデータの詳細を問い合わせ、応答をテストすることができます。

Query with AI in the console

Note

Query with AI は、質問や生成されたクエリの複雑さに応じて、応答に数秒から数分かかる場合があります。Squid AI はコーディングを処理し、このプロセスを簡略化します.

バックエンドにSquid AIを追加する​

Squidバックエンドで Query with AI を使用して、プログラムからデータに関する質問を行うことができます。

以下の例では、executeAiQuery メソッドを使用して executable 内でAIクエリを実行しています:

Backend code
export class SquidAiDataService extends SquidService {
  @executable()
  async askQuestion(question: string): Promise<string> {
    const aiResponse = await this.squid
      .ai()
      .executeAiQuery('DATABASE_CONNECTOR_ID', question);

    // Log results to view in Squid Console logs
    console.log(
      `Question: ${question}
        Query: ${aiResponse.executedQuery ?? 'No query executed'}
        Explanation: ${aiResponse.explanation ?? 'No explanation'}`
    );
    // Send the answer to the client
    return aiResponse.answer;
  }
}

次のステップ​

データに対して Query with AI を試してみたいですか？ 完全なコードサンプルと手順については、当社の tutorial をご覧いただき、数分でセットアップできる方法を確認してください！