機械翻訳について

Select AIユースケース

Select AIは、データ・インタラクションを強化し、開発者がSQLから直接AIドリブン・アプリケーションを構築し、自然言語プロンプトをSQL問合せやテキスト・レスポンスに変換し、LLMとのチャット・インタラクションをサポートし、RAGを使用した現在のデータでレスポンスの精度を高め、合成データを生成できるようにします。

次のようなユースケースがあります:

  • 自然言語プロンプトからSQLを生成

    開発者の生産性: Select AIは、開始SQL問合せを迅速に提供することで、開発者の生産性を大幅に向上させます。 開発者は自然言語プロンプトを入力でき、Select AIはデータベース・スキーマの表およびビューに基づいてSQLを生成します。 これにより、複雑な問合せを最初から作成するために必要な時間と労力が削減されるため、開発者は、生成された問合せを特定のニーズに合わせて調整および最適化することに集中できます。

    エンドユーザー向けの自然言語問合せ: Select AIを使用すると、エンド・ユーザーは、自然言語問合せを使用してアプリケーションの基礎となるデータ表およびビューと対話できます。 この機能により、SQLの専門知識を持たないユーザーは、質問をしてデータを直接取得できるため、使用されているLLMの機能および利用可能なスキーマ・メタデータの品質と比較して、データ・アクセスがより直感的でユーザー・フレンドリになります。

    SQL生成用のその他の機能: 自然言語からSQL生成では、次の強調表示された機能もサポートされています:

    • スキーマまたは表またはビューの指定: Select AIを使用すると、スキーマおよびオプションでそのスキーマ内の表またはビューで構成されるオブジェクト・リストを指定できます。

    • 関連する表メタデータの自動検出: Select AIは、Oracle Database 23aiで、関連する表を自動的に検出し、問合せに関連する特定の表に対してのみメタデータを送信します。

    • 表アクセスの制限: Select AIを使用すると、SQL生成のAIプロファイル属性にリストされている表のみを考慮して、表アクセスを制限できます。
    • 列の大/小文字の区別を指定: Select AIを使用すると、LLMがデータベースおよびLLMから大/小文字を区別しないレスポンスを生成するように、ユーザーは大/小文字の区別を指定できます。

  • 会話

    Select AIを使用してチャットボットのような機能を有効にすると、ユーザーはデータを問い合せてアクションを実行するための自然な会話が可能になります。 これらのチャットはコンテキストを追跡し、元の質問を明確化または拡張するフォローアップの回答を提供できます。 このシナリオは、エンゲージメントを高め、会話を通じて複雑な問合せを簡単にします。

  • カスタマイズされたメディア生成

    Select AIを使用すると、個々の顧客の詳細に合せた電子メールなど、パーソナライズされたメディア・コンテンツを生成できます。 たとえば、プロンプトで、LLMに友好的でアップ・ビートなEメールを作成して、顧客が推奨製品のセットを試すことを促すよう指示できます。 これらの推奨事項は、顧客の人口統計、またはデータベースで使用可能なその他の特定の情報に基づいている場合があります。 このレベルのカスタマイズにより、関連性の高い魅力的なコンテンツを顧客に直接提供することで、顧客エンゲージメントが向上します。

  • コード生成

    Select AI chatアクションを使用すると、Select AIを使用して、自然言語プロンプトからコードを生成するように指定したLLMに依頼できます。 この機能では、SQL、Python、R、Javaなどの様々なプログラミング言語がサポートされます。 次の例があります。

    • Pythonコード: Pythonコードを記述して、列ACTUALおよびPREDICTEDを持つDataFrame上の混乱マトリックスをコンピュートします。
    • SQL DDL: 列名、年齢、収入および国を含むSQL表のDDLを記述します。
    • SQL問合せ: CHURN_DT_MODELという名前のOracle Machine Learningデータベース内モデルを使用するSQL問合せを記述して、どの顧客がどの確率で解約するかを予測します。

  • 検索拡張生成(RAG)

    セマンティック類似性検索にベクトル・ストア・コンテンツを使用して、LLMレスポンスでの迅速な正確性と関連性を強化します。

  • 合成データ生成

    ソリューションのテスト、概念実証、その他の用途のために、スキーマに準拠したLLMを使用して合成データを生成します。 合成データは、実際のデータがない場合にアプリケーションのより優れたテストをサポートし、アプリケーションの全体的な品質につながります。

    合成データ生成を使用して、Autonomous Databaseクローンまたは「メタデータ・クローン」を移入することもできます。 Select AIは、このようなクローンの合成データの生成をサポートしています。 合成データを使用すると、ユーザー・エクスペリエンスを開発、テストおよび検証しながら、機密データを保護できます。 また、モデル・トレーニングのサンプル・データを必要とするAIおよび機械学習プロジェクトや、スコアリング用のテスト・データにも役立ちます。

親トピック: データベースとの自然言語対話にSelect AIを使用