5 Select AIのユースケース

Select AIは、データ・インタラクションを強化して開発者がSQLから直接AI主導のアプリケーションを構築できるようにし、自然言語プロンプトをSQL問合せやテキスト応答に変換して、LLMとのチャットでの会話をサポートし、RAGを使用して現在のデータで応答精度を向上させ、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のSQLの生成

    開発者の生産性: Select AIは、「最初」の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、複雑な問合せをゼロから記述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あ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は、エンドユーザーが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の表やビューを操作できるようにします。この機能により、SQLの専門知識を持たないユーザーが質問をしたり、データを直接取得できるため、使用しているLLMの機能や使用可能なスキーマ・メタデータの品質に関して、データへのアクセスがより直感的で使いやすいものになります。

    SQL生成のその他の機能: 自然言語からのSQLの生成では、次の重要な機能もサポートされています:

    • スキーマ、表またはビューの指定: Select AIでは、スキーマと、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 AI Database 26ai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では、SQL生成のAIプロファイルの属性にリストされている表のみを考慮することで、表アクセスを制限できます。
    • 列の大/小文字の区別の指定: Select AIでは、ユーザーが大/小文字の区別を指定できます(LLMがデータベースおよびLLMから大/小文字を区別しない応答を生成するようにするなど)。

  • 会話

    Select AIでチャットボットのような機能を有効にすることで、ユーザーは自然な会話でデータの問合せやアクションを実行できます。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回答を提供します。このシナリオはエンゲージメントを高め、複雑な問合せを会話を通じて簡単にします。

  • Select AI Agentを使用したエージェント型ワークフロー

    Select AI Agentを使用して、エージェント、ツール(SQL、RAG、Websearch、Notification)、およびデータ取得、通知などのマルチステップ・シナリオのタスクを調整します。詳細は、「Select AI Agent」を参照してください。

  • カスタマイズされたメディア生成

    Select AIを使用して、個々の顧客の詳細に合せた電子メールなどの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、顧客に推奨製品のセットを試すよう促す親しみやすい快活な電子メールを作成するようにLLMに指示できます。これらの推奨事項は、顧客の購買層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、カスタマ・エンゲージメントが向上します。

  • コード生成

    Select AIのchatアクションを使用すると、Select AIを使用して、指定したLLMに自然言語プロンプトからコードを生成するように指示できます。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ています。これには次のような例があります:

    • Pythonコード: 「ACTUALおよびPREDICTED列を含むDataFrameに対する混同マトリックスを計算するためのPythonコードを記述してください。」
    • SQL DDL: 「列名、年齢、収入および国を含むSQL表のDDLを記述してください。」
    • SQL問合せ: 「CHURN_DT_MODELという名前のOracle Machine Learningのデータベース内モデルを使用して、解約する顧客とその確率を予測するSQL問合せを記述してください。」

  • 検索拡張生成(RAG)

    ベクトル・ストアのコンテンツをセマンティック類似検索に使用して、LLM応答のプロンプトの正確性と関連性を高めます。

  • 合成データの生成

    ソリューションのテスト、概念実証およびその他の用途のためにスキーマに準拠する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適切な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。

    合成データの生成は、Autonomous AI Databaseクローンまたはメタデータ・クローンの移入にも使用できます。Select AIでは、このようなクローンのための合成データの生成がサポートされています。合成データを使用すると、機密データを保護しながら、ユーザー・エクスペリエンスの開発、テストおよび検証を行うことができます。また、モデル・トレーニング用のサンプル・データやスコアリング用のテスト・データを必要とするAIおよび機械学習プロジェクトにも役立ちます。

親トピック: Select AI