Text-to-SQL =========== Text-to- SQLは、 *「前四半期に最も費やした顧客はどこですか?」* などの自然言語の質問を、独自のスキーマに対する正しいクエリーに変換します。セマンティックKBにより、これが信頼できます。テーブル名と列名を推測するのではなく、質問は最初にKBのインデックス付けされたスキーマに基づいています。 2つの補完的なパスが :ref:`Searching a semantic knowledge base ` にビルドされます。 - **エージェント駆動。** :ref:`Agents reference ` は、関連するスキーマを検出するツールとしてKBの検索機能を呼び出し、 SQLを生成および実行します。オープンエンドの会話型分析に最適です。 - **アプリケーション駆動** アプリケーションは :ref:`エイリアスを見つける <エイリアスを見つける>` および :ref:`エイリアスを実行する <エイリアスを実行する>` を呼び出して、確認されたパラメーター化されたクエリーに質問を解決します。決定論的で管理された回答が必要な繰り返しの質問に最適です。 text-to- SQLエンジンとしてのエージェント ---------------------------------------- セマンティックKB検索機能は、ネイティブ :ref:`agent tools ` として登録されます。これらのツールを与えられたエージェントは、質問がマップするテーブルと列を自分自身で見つけ、それらに基づいてSQLを書くことができます。利用するツール .. csv-table:: :header: Tool,Role in text-to-SQL :widths: 10,30 :align: left :class: longtable :ref:`AI pipelines ` ,One ranked list of the schema entities (and any matching aliases) relevant to the question. :ref:`AI pipelines ` / :ref:`AI pipelines ` / :ref:`AI pipelines ` ,"Narrower schema lookups when the agent needs only tables, only columns, or lean definitions." :ref:`AI pipelines ` ,Finds entities through the intent captured in `COMMENT ON` text. `run_sql_query`,Runs the read-only SQL the agent generates and returns the rows. すべての検索ツールは読み取り専用であるため、エージェントは書き込みのリスクなしで自由にスキーマを探索できます。 ワークフロー ------------ :: "Which customers ┌───────────────────────┐ spent the most ─────▶│ agent (pg_agent) │ last quarter?" └───────────┬───────────┘ │ 1. discover schema ▼ ┌───────────────────────┐ │ semantic_kb_search │ schema entities │ (+ get_metadata, …) │ + matching aliases └───────────┬───────────┘ │ 2. generate SQL grounded in the results ▼ ┌───────────────────────┐ │ run_sql_query │ execute read-only SQL └───────────┬───────────┘ ▼ answer rows 1. **Discover.** エージェントは\ ``semantic_kb_search`` および必要に応じてより狭いファンクションを呼び出して、質問がマップする正確なテーブル、列、コメントに加えて、既に一致する :ref:`Semantic aliases ` を取得します。これらは\ ``source_type = 'alias'`` で結果に表示されます。 2. **Generate、grounded.** エージェントは、取得した定義に対してSQLを書き込みます。実際のスキーマコンテキスト実際の列名、タイプ、コメントに対する生成は、テーブル名のみに対して生成するよりもはるかに正確です。 3. **Run.** エージェントは\ ``run_sql_query`` でSQLを実行し、行を結果ます。 このようなエージェントを構築するには、作成時にセマンティックKBツールを提供します。 :ref:`Managing agents ` および :ref:`tool catalog ` を参照してください。 代わりにエイリアスに手を伸ばす場合 ---------------------------------- エイリアスは、エージェント生成の決定論的な対応物です。 :ref:`Semantic aliases ` は、レビューされたパラメーター化された\ ``SELECT`` であるため、検証する要求ごとの生成なしで信頼できる結果を返します。次の場合にエイリアスを使用します。 - 同じ質問が繰り返し発生し、1つの正規クエリーに値します。 - エイリアスが単一の読み取り専用の\ ``SELECT`` として実行され、\ ``execute_role`` を介して最小特権ロールで実行できるガバインド実行が必要です。 エイリアスは\ ``semantic_kb_search`` 結果内の表面に表示されるため、エージェントは質問にキュレートされたクエリが存在することを *確認* できます。ただし、エイリアスの実行は、\ ``aidb.execute_semantic_alias()`` を介して直接実行されます。エイリアス機能は意図的にエージェントツールではありません。 raw生成との比較 --------------- - **根拠あり、推測ではありません。** モデルは、関連するリレーションの実際の定義とコメントを参照するため、存在する列を適切なタイプで参照します。 - **信頼できる回答が発生します。** エイリアスとしてキャプチャしたすべての質問は、生成の必要がなくなった質問であり、モデルが間違ったSQLを生成する可能性のあるサーフェスを縮小します。 - **構築による読み取り専用。** スキーマ検索ツールとエイリアスはすべて読み取り専用であるため、検出パスと回答パスはデータを変更できません。 次のステップ ------------ - :ref:`Examples ` のサンプルスキーマのフロー全体を説明します。 - :ref:`Searching a semantic knowledge base ` の検索機能と :ref:`Semantic aliases ` のエイリアス機能を確認します。