エンタープライズAI NL2SQLクイック・スタート・ガイド

NL2SQLを使用する前に、ソース・データベースがあることを確認し、必要なデータベース接続を構成します。

少なくとも、次のものが必要です。

• ソースのOracle Autonomous AI Database
• データベース・ツール・サービス・エンリッチメント接続
• データベース・ツール・サービス問合せ接続

次のステップでは、データベースへの接続方法、NL2SQLセマンティク・ストアの準備方法、およびMCP互換クライアントを介した自然言語の質問の送信方法の概要を示します。

1. 必要なデータベース接続を作成します。

   エンリッチメント用に1つの接続と、問合せ用に権限の低い別々の接続を作成します。

2. セマンティック・ストアを作成してエンリッチします。

   エンリッチメント用の2つの接続、承認済スキーマおよび生成AIモデルを選択します。次に、エンリッチメントが終了するまで待機します。

3. データベースツールのMCPサーバーとMCPツールセットを構成します。

   サーバーを構成し、クライアントがNL2SQLを使用してSQLを生成し、ソース・データベースに対して承認済SQLを実行できるようにするツールセットを作成します。

4. クライアントを接続し、質問する。

   Oracleクライアントまたは独自のMCP互換チャットまたはエージェント・クライアントを使用します。

実行時:クライアントはデータベース・ツールMCPサーバーに質問を送信します。NL2SQLはSQLを生成し、MCPサーバーはリクエストを承認し、エンド・ユーザーのデータベース権限を使用して問合せを実行します。

NL2SQLを使用するには、OCI Generative AIでセマンティック・ストアを作成します。

セマンティック・ストアは、構造化データを含むベクトル・ストアによってバックアップされ、次の2つのデータベース・ツール・サービス接続が含まれます。

• エンリッチメントの接続
• クエリー接続

Enterprise AI NL2SQLでは、セマンティック・ストア・エンリッチメントおよび個々のSQL生成リクエストに対して生成AIモデルを選択できます。モデル選択は、ワークロード要件に最も適したモデルを選択するのに役立ちます。

NL2SQLは、生成モデルを使用してデータベース・メタデータをエンリッチし、SQLを生成します。埋込みモデルは、サービスによって選択および管理されます。

{
  "modelSelection": {
    "modelSelectionType": "CUSTOM",
    "modelId": "google.gemini-2.5-flash"
  }
}

{
  "inputNaturalLanguageQuery": "Which five products had the highest sales last month?",
  "modelId": "google.gemini-2.5-flash"
}

NL2SQLでは、異なる目的で2つのデータベース接続を使用します。

データベース・ツールMCPサーバーは、実行フローを管理します。

1. SQLを生成するためにNL2SQLサービスを呼び出します。
2. リクエストを承認します。
3. ソース・データベースに対して問合せを実行します。
4. 適切なガードレールを適用します。
5. 実行にエンド・ユーザーのアイデンティティを使用します。

これにより、既存のデータベース権限によって制御されるソース・データベースでの問合せの実行が維持されます。

データベース・ツールMCPサーバーに接続するように、OracleクライアントまたはMCP互換のチャットまたはエージェント・クライアントを構成します。MCPサーバーは、NL2SQLをコールしてSQLを生成し、リクエストの認可後に問合せを実行します。

クライアントは、OCIレスポンスAPIをMCPコールとともに使用して、データベース・ツールMCPサーバーに接続することもできます。

統合ノート: NL2SQLをResponses APIのtoolsエントリとして直接追加しないでください。MCPベースのフローの場合は、データベース・ツールMCPサーバーを使用します。APIベースのフローの場合は、GenerateSqlFromNlを直接コールします。

次のOCI生成AI API操作は、NL2SQLをサポートしています。

セマンティック・ストア

• CreateSemanticStore
• ListSemanticStores
• GetSemanticStore
• UpdateSemanticStore
• ChangeSemanticStoreCompartment
• DeleteSemanticStore

拡充ジョブ

• ListEnrichmentJobs
• GetEnrichmentJob
• GenerateEnrichmentJob
• CancelEnrichmentJob

SQLの生成

GenerateSqlFromNl