Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Lenguaje natural en hoja de Excel

Puede utilizar la consulta de lenguaje natural para consultar Oracle Autonomous Database mediante el menú Idioma natural en Oracle Autonomous Database for Excel.

Requisitos

Una vez que el perfil de AI está listo, la herramienta Data Studio utiliza estos perfiles en el menú Configuración de Data Studio para configurar el acceso a un modelo de lenguaje grande (LLM) y para configurarlo para generar, ejecutar y explicar SQL basado en peticiones de datos de lenguaje natural. Esto también permite chatear con el LLM.

Nota

Puede ejecutar consultas de lenguaje natural en tablas y no en vistas analíticas.

Generar consultas SQL a partir de lenguaje natural en tablas

Ahora se puede utilizar el lenguaje natural para interactuar con los datos de la base de datos con el complemento de Oracle Autonomous Database para hojas de Google.

Esto significa que puede utilizar el lenguaje natural, por ejemplo, el inglés simple, para consultar la base de datos. Puede proporcionar una petición de datos en lenguaje natural en lugar de código SQL para interactuar con los datos. Al seleccionar el icono Generar SQL a partir de consulta natural, el complemento convierte el lenguaje natural en SQL.

Para ejecutar una consulta natural con el complemento:
  1. En la hoja de Excel, seleccione el menú Oracle Autonomous Database.
  2. Seleccione Idioma natural. Al seleccionar Idioma natural se abre un asistente de Idioma natural.
  3. En el asistente de Lenguaje natural, seleccione la Tabla en la que realiza la consulta en la lista desplegable y el perfil de IA que desea utilizar en la lista desplegable.
    Nota

    Este es el mismo perfil de AI que configura en Configuración de Data Studio.

  4. Digamos que desea detalles del producto con las ventas más altas. Introduzca la siguiente consulta de lenguaje natural en el área de visualización de la consulta:
    show movie with highest sales
  5. Seleccione Generar SQL a partir de consulta natural para producir la consulta SQL equivalente en el área de visualización de la consulta inferior.

    Verá el siguiente código en el área de código SQL inferior.

    SELECT
    *
FROM
    "MOVIESTREAM"."MOVIESALES_WEEKEND_USA" MS
WHERE
    MS."SALES_AMT" = (
        SELECT
            MAX("SALES_AMT")
        FROM
            "MOVIESTREAM"."MOVIESALES_WEEKEND_USA"
    )

  6. Al seleccionar el icono Generar SQL a partir de consulta natural, también se muestra el resultado de la consulta de lenguaje natural en la hoja de Google.

    Puede hacer clic en el signo + situado junto a la lista desplegable Seleccionar hoja de trabajo para mostrar los resultados en una nueva hoja de trabajo.

  7. Haga clic en Borrar contenido de consulta para borrar el contenido mostrado en el área de consulta de lenguaje natural y en el área de consulta de código SQL.

Acciones que puede realizar desde el área de código SQL:


A continuación se muestra la descripción de actions-sql-code.png
Descripción de la ilustración actions-sql-code.png

  • Ejecutar SQL: ejecuta el código SQL y muestra el resultado de la consulta en la hoja de Google.
  • Restaurar consulta de la hoja:

    Puede recuperar la consulta SQL que se muestra en la hoja de Google en el área de código SQL de la consulta natural.

    Esta función permite recuperar los datos más recientes de la base de datos para una fecha futura. Por ejemplo, si desea recibir los datos más recientes de la tabla al día siguiente, la conexión puede estar inactiva, pero puede seguir conectándose a la instancia, recuperar consulta de hoja y seleccionar Ejecutar SQL para mostrar los últimos resultados de consulta en la hoja de Google.

  • Explicador de consulta SQL: explica el código SQL en formato de lenguaje natural.

    Seleccione este icono para traducir las consultas SQL al lenguaje natural que entienda. La consulta de lenguaje natural se muestra en el área de visualización de consulta de lenguaje natural del asistente.

Hacer preguntas con chats

La opción Chats de Oracle Autonomous Database for Google Sheets hace referencia a una conversación interactiva entre usted y el complemento en la que el complemento utiliza lenguaje natural para consultar o interactuar con la base de datos autónoma.

Los datos que utilizamos en este ejemplo son de una compañía denominada Oracle MovieStream para analizar los datos de ventas de películas.

Los chats muestran recomendaciones para la tabla por defecto seleccionada.

Averigüemos las 5 mejores películas transmitidas en la compañía Moviestream por fin de semana bruto:
  1. Introduzca el texto en el campo de texto Comience a escribir la pregunta.
    What are the top 5 movies by Weekend Gross?

  2. Haga clic en Intro.

  3. El chat muestra las 5 mejores películas de Weekend Gross.

    También muestra el código SQL equivalente del resultado.

    Haga clic en SQL para ampliar el SQL.

    Haga clic en Copiar en panel de control para copiar el SQL.

    Haga clic en Ejecutar SQL para ejecutar la consulta SQL generada y mostrar el resultado de la consulta en la hoja de Google.

    La opción Chats recuerda el contexto del historial de chat anterior.

    Por ejemplo, si introduce now show me top 10 en el campo de texto.

    Muestra las 10 mejores películas de Weekend Gross. Recuerda qué métrica top 10 recuperar sin que tengamos que escribir todo.

    Seleccione Nuevo chat para suprimir la conversación actual.

    Seleccione Inicio para volver a la página inicial principal.

Nota

Los LLM son notables al inferir la intención del lenguaje humano y están mejorando todo el tiempo; sin embargo, ¡no son perfectos! Es muy importante verificar los resultados.