IA de conversação para a ferramenta de assistência de IA de mesa

A ferramenta Table AI Assist usa tecnologia de IA de conversação para fazer você se sentir próximo dos dados.

Você pode ter um diálogo interativo com a ferramenta, onde uma sequência de prompts de linguagem natural é usada para consultar ou interagir com o banco de dados. A ferramenta se adapta ao que você está perguntando, pega no contexto e fornece respostas relevantes. Por exemplo, se você é um analista de risco que trabalha em uma empresa bancária, pode perguntar: "Esta transação está autorizada por você?" e fazer o acompanhamento da pergunta de segurança relacionada ao contexto. A ferramenta pode verificar transações suspeitas e sinalizá-las. Com esse recurso, a ferramenta aprende continuamente com as interações e melhora a precisão da detecção.

Trabalho da IA de conversação na ferramenta Table AI Assist

Ao usar o Table AI Assist, você está essencialmente criando um prompt de linguagem natural que se traduz em uma nova coluna na sua tabela. Essa nova coluna contém a expressão SQL que corresponde ao seu prompt.

Você faz uma pergunta solicitando que o modelo de recuperação de dados acesse a tabela. O modelo de recuperação consulta seu banco de dados autônomo e responde com um prompt refinado que aumenta sua consulta original com detalhes contextuais complementares.

No exemplo a seguir, verificaremos se a viagem de bicicleta começou em Manhattan:
  1. Na página Assistente de IA da Tabela, as tabelas que você criou até agora são exibidas. Clique em + Nova Receita ao lado da Tabela CITIBIKETRIPDATA_SMALL.



    Você pode exibir a página Editar Receita.

  2. Selecione Adicionar ou Substituir Coluna no campo drop-down + Adicionar Etapa.



  3. Na caixa de diálogo Adicionar Etapa, informe o seguinte prompt na área da caixa de texto Ask AI to generate SQL:
    Does the trip start in Manhattan?



    Você também pode selecionar + Incluir Detalhes da Coluna para executar qualquer uma das seguintes ações:
    • Exibir Todas as Colunas: Se você estiver trabalhando para adicionar uma etapa e esquecer os nomes das colunas, poderá clicar neste botão para ver uma lista de todos os nomes das colunas.

      Criação Básica de Prompts: Você pode clicar em nomes de colunas para adicioná-los automaticamente ao seu prompt, para que não seja necessário digitá-los. No entanto, você ainda precisa preencher o prompt explicando o que deseja fazer com essas colunas.

      Adicionar Dados de Amostra ao Seu Prompt: Por exemplo, se você tiver uma coluna VARCHAR que contenha datas e quiser adicionar um ano a essas datas, simplesmente perguntar a Add one year to my_varchar_date column pode não funcionar porque o AI não sabe o formato de data (como YYYY/MM/DD ou DD/MM/YYYY). Por padrão, enviamos somente nomes de colunas e tipos de dados para o modelo, e não para os dados reais.

      Se você usar a opção + Incluir Detalhes da Coluna, poderá informar o nome da coluna e marcar Incluir Valores de Amostra. Isso adiciona dados de exemplo ao seu prompt, como:

      Add one year to my_varchar_date column. my_varchar_date sample values: 1995/4/5, 2014/12/31

      Com esse contexto adicionado, a ferramenta entende como lidar com as strings de data corretamente. O envio de dados de amostra também pode ajudar em outros casos, como ocultar informações confidenciais, como números de telefone, cartões de crédito ou e-mails.

  4. Clique em Perguntar ao AI.

    A seleção de Perguntar ao AI abre um painel direito na caixa de diálogo Adicionar Etapa que exibe o nome da coluna recém-gerada, o código SQL equivalente e a nova coluna TRIP_STARTS_IN_MANHATTAN gerada são exibidos na seção Visualização de Dados. Você também pode renomear essa coluna, se desejar.



  5. Se quiser saber mais sobre o percurso, por exemplo, se ele começou no BROOKLYN, você poderá continuar a conversa no campo de texto Refinar a resposta retornada ou salvar a etapa.

    Informe o seguinte prompt na área de chat:
    Brooklyn?



    Clique em Perguntar ao AI.



    Observação

    Observe que a ferramenta entende o plano de fundo do chat de partes anteriores da conversa e responde adequadamente, em vez de tratar cada prompt como isolado e exibe a tabela CITIBIKETRIPDATA_SMALL modificada com a coluna TRIP_STARTS_IN_BROOKLYN recém-gerada

  6. Clique em Save para salvar o CITIBIKETRIPDATA_SMALL modificado com a coluna TRIP_STARTS_IN_BROOKLYN recém-adicionada.
    Observação

    Para salvar as tabelas modificadas anteriormente, não se esqueça de clicar em Salvar; caso contrário, suas atualizações serão perdidas.

    Em seguida, você pode continuar criando uma receita com base nas etapas acima. Consulte Preparar Dados Usando a Ferramenta de Assistência de IA da Tabela para obter mais informações sobre como criar uma receita.