Data Management (DMS) Data Copilotは、Alibaba Cloud基盤モデルに基づいて開発されたインテリジェントアシスタントです。 DMS Data Copilotは、DMSのデータ管理および使用機能を統合し、開発者、O&Mスタッフ、製品スタッフ、運用スタッフ、データアナリスト、およびデータベース管理者がより効率的かつ標準的な方法でデータを使用および管理するのに役立ちます。 このトピックでは、DMS Data Copilotの使用方法について説明します。
制限事項
DMS Data Copilotは、データベースのメタデータに基づいてプロンプトを作成します。 モデルの制限により、データベースのデータ量が多すぎる場合、DMS data Copilotはテーブルや列などのメタデータの一部のみをサンプリングします。 この場合、いくつかの情報は無視され得る。
DMS Data Copilotは、大規模なデータベースよりも小規模なデータベースで機能します。
DMS Data Copilotは、テーブルと列の名前とコメントに基づいてデータベースを理解します。 したがって、テーブルと列の標準化された名前と正確なコメントを使用して、返される結果の精度を向上させることができます。
DMS Data CopilotをサポートするDMS機能
SQLConsoleタブでDMSデータコピーを使用する
前提条件
データベースインスタンスは、Security Collaborationモードで管理されます。
必要なデータベースに対するクエリ権限が取得されます。 権限を表示する方法の詳細については、「所有する権限の表示」をご参照ください。
手順
DMSコンソールV5.0 にログインします。
DMSコンソールの左上隅にある
アイコンの上にポインターを移動し、 を選択します。 説明DMSコンソールを通常モードで使用する場合は、上部のナビゲーションバーで を選択します。
では、最初にデータベースを選択してくださいダイアログボックスで、データベースを検索するキーワードを入力し、検索結果からデータベースインスタンスを選択し、確認.
DMS Data Copilotを使用するには、コードエディターの上部にあるをクリックし
ます。 DMS Data Copilotの機能の詳細については、このトピックの「DMS Data Copilotの機能」をご参照ください。 DMS Data Copilotは、現在のデータベース内のすべてのテーブルをトラバースします。
データワークステーションでのDMSデータコピーの使用
DMSコンソールV5.0 にログインします。
DMSコンソールの左上隅にある
アイコンの上にポインターを移動し、 を選択します。 説明DMSコンソールを通常モードで使用する場合は、上部のナビゲーションバーで を選択します。
表示されるページで、管理するワークスペースを見つけ、[操作] 列の [ワークスペースに移動] をクリックします。
[ワークスペース
] タブで、[SQLConsole] タブまたは [ノートブック] タブの上部にある [] をクリックして、DMSデータコピーを使用します。 DMS Data Copilotの機能の詳細については、このトピックの「DMS Data Copilotの機能」をご参照ください。
DMSデータコピーの特徴
SQL文の生成Generate SQL statements
データのクエリと分析の質問を入力します。
質問をした後、DMS Data Copilotは質問を分析し、コメントとテーブルの関連性に基づいて条件を満たすテーブルをフィルタリングします。
フィルタリングされたテーブルから要件を満たすテーブルを選択できます。 次に、DMS Data Copilotは、テーブルに基づいてSQLステートメントを自動的に生成します。
説明DMS Data Copilotが要件を満たしているテーブルを特定できない場合、またはフィルタリングされたテーブルが要件を満たしていない場合は、[テーブルの不一致] をクリックして手動でテーブルを追加できます。
オプションです。 フィルタリングされたテーブルに関する詳細情報を表示します。
返されるテーブルで、表示するテーブルを見つけて、[表示] をクリックします。 テーブルデータ、テーブルが属するデータベース、行数、データベースに対する権限、テーブルのフィールドとインデックスなど、テーブルに関する情報を表示できます。
DMS Data CopilotはSQL文を生成します。
生成されたSQL文に満足している場合は、SQL文をコピーして [SQLConsole] タブまたは [ノートブック] タブに貼り付けて、その文を実行できます。
生成されたSQL文に満足できない場合は、[補足フィードバック] をクリックしてフィードバックを提供します。 DMS Data Copilotは、フィードバックに基づいてSQL文を変更し、フィードバックに含まれるビジネス知識を自動的に抽出します。
SQLナレッジの管理
次の図に示すように、DMS Data Copilotを使用するときにAIエラーを防ぐために、DMSはナレッジベースを提供し、同様の質問に対する回答をサポートします。
管理ビジネス知識
ビジネス知識の生成
DMSは、次のソースからビジネス知識を生成します。
履歴クエリとデータベース、テーブル、列のメタデータに基づく蓄積された知識
ユーザーがDMS Data Copilotと対話するときのユーザーフィードバックからの補足情報
ビジネスナレッジが生成された後、DMS Data Copilotは、SQL文を生成するときに関連するビジネスナレッジを参照し、ビジネスナレッジへの参照を表示します。
ビジネス知識の検証
[テーブルの詳細] ページの [ビジネスナレッジ] タブで、生成されたビジネスナレッジが正しいかどうかを確認します。 ビジネス知識が正しければ、ビジネス知識の知識レベルを承認待ちまたは確認待ちから確認待ちに変更できます。
説明ナレッジを検証する権限を持つのは、データベース開発者とデータベースおよびテーブル所有者だけです。
ビジネス知識の編集
ビジネスナレッジが正しくない場合は、SQL文で参照されているナレッジベースを見つけ、[編集] をクリックします。
同様のSQL文の管理
DMS Data Copilotは過去の質問を参照することでSQLステートメントを生成できますが、AIエージェントは検証済みの知識のみを参照します。
クエリレコードの保存
生成されたSQL文に満足している場合は、レスポンスの右下隅にある [いいね!] アイコンをクリックして、クエリレコードを保存できます。 次に同様の質問をすると、DMS Data Copilotは保存されたクエリレコードに基づいてSQL文を生成します。
保存済みクエリレコードの削除
テーブル名をダブルクリックして、[テーブルの詳細] ページに移動します。 [履歴の質問] タブで、削除するクエリレコードを見つけ、[操作] 列の [削除] をクリックします。
NL2SQL
コメントを入力したら、enterキーを押してDMSデータコピーを直接トリガーし、SQL文を生成できます。
コメントは
--commentコンテンツ形式です。Tabキーを押すと、生成されたSQL文を受け入れます。
次の図は、プレイヤーに最大勝利数を照会するSQLステートメントを生成する方法の例を示しています。
SQLの完了
SQL文の一部を入力して1〜4秒待つと、DMS Data CopilotはSQL文の残りの部分を自動的に完了します。
Tabキーを押すと、生成されたSQL文を受け入れます。
データをチャートに表示
SELECTステートメントが正常に実行された後、[実行結果] タブの左側のウィンドウにある [グラフ] アイコンをクリックして、データをグラフに表示できます。 次の操作を実行することも可能です。
グラフをダウンロードする: グラフセクションの右上隅にある [イメージのダウンロード] をクリックします。
推奨チャートを使用する: チャートセクションの右上隅にある [Change It] をクリックします。 推奨チャートを使用すると、現在のチャート設定はクリアされます。
次に何をすべきか
DMS Data Copilotを使用して、データのクエリ、ナレッジの追加、コメントから変換されたSQLステートメントの最適化などの操作を実行した後、DMS data CopilotのAIエージェントを公開して、製品スタッフ、運用スタッフ、および外部の需要者のデータQ&A要件を満たすことができます。 AIエージェントを使用して、自然言語との対話でデータを取得できます。 これにより、テーブルやSQLステートメントを理解する必要がなくなり、コードを実行する必要がなくなります。 必要な結果を得るには、質問をするだけです。 詳細については、「AIエージェントの公開」をご参照ください。
よくある質問
Q: 生成されたSQL文に満足しているのに、生成されたSQL文を好きにする必要があるのはなぜですか。
A: SQL文を気に入ったら、DMS Data CopilotはSQL文を保存します。 これにより、同様の質問に対する回答の精度が大幅に向上します。
Q: 生成されたSQL文がビジネス要件を満たせない場合、フィードバックが必要なのはなぜですか。
A: ユーザーのフィードバックは、回答の精度を向上させます。 DMS Data Copilotは、ユーザーのフィードバックに基づいて、同様の質問に対する基本的な正解を提供できます。