Langage naturel dans une feuille Excel
Vous pouvez utiliser la requête en langage naturel pour interroger Oracle Autonomous Database à l'aide du menu Langage naturel dans Oracle Autonomous Database for Excel.
Prérequis
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Avant d'utiliser le menu Langage naturel dans l'extension, vous devez effectuer les prérequis pour utiliser
DBMS_CLOUD_AI
afin de configurer les profils AI. - Création et définition d'un profil AI
Une fois votre profil AI prêt, l'outil Data Studio utilise ces profils dans le menu Paramètres Data Studio pour configurer l'accès à un modèle LLM (Large Language Model) et pour configurer la génération, l'exécution et l'explication du code SQL en fonction d'invites en langage naturel. Cela permet également de discuter avec le LLM.
Vous pouvez exécuter des requêtes en langage naturel sur des tables et non sur des vues analytiques.
Générer des requêtes SQL à partir du langage naturel dans les tables
L'utilisation du langage naturel pour interagir avec les données de votre base de données est désormais possible avec l'extension Oracle Autonomous Database pour Google Sheets.
Cela signifie que vous pouvez utiliser le langage naturel, par exemple, l'anglais brut, pour interroger la base de données. Vous pouvez fournir une invite en langage naturel au lieu d'un code SQL pour interagir avec vos données. Lorsque vous sélectionnez l'icône Générer du code SQL à partir d'une requête naturelle, l'extension convertit le langage naturel en code SQL.
- Dans la feuille Excel, sélectionnez le menu Oracle Autonomous Database.
- Sélectionnez Langage naturel. La sélection de Langage naturel ouvre un assistant Langage naturel.
- Dans l'assistant Langage naturel, sélectionnez la table sur laquelle vous effectuez la requête dans la liste déroulante et le profil AI que vous souhaitez utiliser dans la liste déroulante.
- Disons que vous voulez des détails du produit avec les ventes les plus élevées. Entrez la requête en langage naturel suivante dans la zone d'affichage de la requête :
show movie with highest sales
- Sélectionnez Générer du code SQL à partir d'une requête naturelle pour générer la requête SQL équivalente dans la zone d'affichage de la requête inférieure.
Vous verrez le code suivant dans la zone de code SQL inférieure.
SELECT * FROM "MOVIESTREAM"."MOVIESALES_WEEKEND_USA" MS WHERE MS."SALES_AMT" = ( SELECT MAX("SALES_AMT") FROM "MOVIESTREAM"."MOVIESALES_WEEKEND_USA" )
- Lorsque vous sélectionnez l'icône Générer du code SQL à partir d'une requête naturelle, le résultat de la requête en langage naturel est également affiché dans Google Sheet.
Vous pouvez cliquer sur le signe + en regard de la liste déroulante Sélectionner une feuille de calcul pour afficher les résultats dans une nouvelle feuille de calcul.
- Cliquez sur Effacer le contenu de la requête pour effacer le contenu affiché dans la zone de requête en langage naturel et la zone de requête de code SQL.
Actions que vous pouvez effectuer à partir de la zone de code SQL :
- Exécuter SQL : exécute le code SQL et affiche le résultat de la requête dans Google Sheet.
- Extraire la requête à partir de la feuille :
Vous pouvez extraire la requête SQL affichée dans Google Sheet dans la zone de code SQL de la requête naturelle.
Cette fonctionnalité permet d'extraire les dernières données de la base de données pour une date future. Par exemple, si vous voulez recevoir les dernières données de la table le lendemain, la connexion peut être inactive, mais vous pouvez toujours vous connecter à l'instance, extraire la requête de la feuille et sélectionner Exécuter SQL pour afficher les derniers résultats de requête dans la feuille Google.
- Explication de requête SQL : explique le code SQL sous forme de langage naturel.
Cliquez sur cette icône pour traduire les requêtes SQL en langage naturel que vous comprenez. La requête en langage naturel s'affiche dans la zone d'affichage de la requête en langage naturel de l'assistant.
Poser des questions avec des discussions
L'option Discussions dans Oracle Autonomous Database pour Google Sheets fait référence à une conversation interactive entre vous et le module, dans laquelle le module utilise le langage naturel pour interroger la base de données autonome ou interagir avec elle.
Les données que nous utilisons dans cet exemple sont celles d'une société appelée Oracle MovieStream
pour analyser les données de vente de films.
Les discussions affichent des recommandations pour la table par défaut que vous sélectionnez.
- Saisissez le texte dans le champ de texte Commencez à saisir votre question.
What are the top 5 movies by Weekend Gross?
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Cliquez sur Entrée.
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Le Chat affiche les 5 meilleurs films par Weekend Gross.
Il affiche également le code SQL équivalent du résultat.
Cliquez sur SQL pour développer le code SQL.
Cliquez sur Copier vers le presse-papiers pour copier le code SQL.
Cliquez sur Exécuter SQL pour exécuter la requête SQL générée et afficher le résultat de la requête dans Google Sheet.
L'option Discussions mémorise le contexte de l'historique de discussion précédent.
Par exemple, si vous entrez
now show me top 10
dans le champ de texte.Il affiche les 10 meilleurs films par Weekend Gross. Il se souvient de la métrique top 10 à récupérer sans que nous ayons à taper le tout.
Sélectionnez Nouvelle discussion pour supprimer la conversation en cours.
Sélectionnez Accueil pour revenir à la page d'accueil principale.
Les LLM sont remarquables pour inférer l'intention du langage humain et ils s'améliorent tout le temps ; cependant, ils ne sont pas parfaits ! Il est très important de vérifier les résultats.
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