Présentation de QueryData

QueryData vous permet d'interagir avec vos données à l'aide d'un langage conversationnel et d'agents de données que vous créez pour vous aider à interroger vos données. Les agents de données sont des assistants et des applications optimisés par l'IA qui peuvent comprendre l'intention utilisateur, interroger vos données opérationnelles et renvoyer des réponses précises et ancrées. QueryData génère des requêtes pour votre base de données à l'aide d'ensembles de contexte, qui sont des collections de plans, de logique métier et d'informations de schéma sélectionnés. Ce contexte permet à QueryData de traduire des questions en langage naturel en requêtes précises pour vos cas d'utilisation cibles.

Quand utiliser QueryData

QueryData est idéal pour les applications telles que :

  • Automatisation du service client : gérez les demandes à volume élevé telles que "Où est ma commande ?" ou "Quel est mon solde actuel ?".
  • Assistants d'achat d'e-commerce : aidez les utilisateurs à parcourir de grands catalogues de produits à l'aide de requêtes en langage naturel telles que "Affiche-moi des chaussures de course à moins de 100 €".
  • Outils d'opérations sur le terrain : permettent aux employés mobiles d'interroger les niveaux d'inventaire, la disponibilité des pièces ou les détails des tickets de service en temps réel.

Concepts fondamentaux

Pour traduire de manière fiable des questions de conversation en requêtes de base de données, QueryData s'appuie sur les concepts clés suivants :

QueryData et l'API Conversational Analytics

Le point de terminaison QueryData de l'API Conversational Analytics est un outil d'agent qui permet de générer des requêtes SQL à partir d'un langage naturel de manière programmatique pour vos bases de données. Dans une application conversationnelle ou un workflow multi-agent, le point de terminaison QueryData gère l'interprétation du schéma et la synthèse des requêtes. Votre harnais d'agent (comme Antigravity, l'Agent Development Kit (ADK) ou LangChain) gère l'historique des conversations, l'état de l'utilisateur et l'orchestration des outils pour contextualiser l'entrée de l'utilisateur avant d'envoyer une requête en langage naturel au point de terminaison QueryData.

Ensembles de contexte

Un ensemble de contexte est une collection de connaissances spécifiques à la base de données, de schémas de requête sélectionnés et de règles métier associées à votre instance de base de données. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances générales du LLM ou sur les schémas de table bruts, QueryData utilise des ensembles de contexte pour comprendre les nuances de votre modèle de données et de la terminologie spécifique à votre organisation.

Un ensemble de contextes contient trois éléments de base principaux :

  • Plans de requête : paires de questions représentatives en langage naturel et de requêtes SQL prévalidées correspondantes. Les plans fournissent des exemples canoniques qui définissent la correspondance entre des intentions commerciales spécifiques et des instructions SQL.
  • Facettes de requête : prédicats SQL modulaires et conditions de filtre (telles que des plages de dates, des calculs de seuil ou des indicateurs d'activité). Les facettes permettent à QueryData de combiner de manière dynamique plusieurs critères de filtrage dans une requête sans avoir besoin de plans distincts pour chaque combinaison.
  • Recherches de valeurs : requêtes sémantiques et de correspondance de chaînes qui associent des expressions informelles à des valeurs exactes stockées dans des colonnes de base de données. Les recherches de valeurs permettent de résoudre les ambiguïtés (par exemple, en mappant "Bay Area" sur San Francisco ou "Heathrow" sur London Heathrow Airport) à l'aide de correspondances exactes, de similarités de chaînes de trigrammes ou d'embeddings vectoriels sémantiques.

Fonctionnement de QueryData

Lorsque votre agent ou votre application envoie une requête en langage naturel (par exemple, une question d'un utilisateur que l'agent a contextualisée avec l'historique de la conversation ou l'état de l'utilisateur), QueryData effectue les étapes suivantes :

  1. Résolution des valeurs : QueryData exécute des requêtes de recherche de valeurs sur la base de données pour mapper les entités de la requête (telles que les noms, les villes ou les catégories) à des valeurs de colonne de base de données spécifiques.
  2. Correspondance d'intention et désambiguïsation : QueryData met en correspondance la requête contextualisée avec les plans de requête et les attributs sélectionnés que vous avez définis dans l'ensemble de contexte. Si la requête est insuffisamment spécifiée ou ambiguë, QueryData peut renvoyer une question de désambiguïsation afin que votre agent ou votre application puisse demander des clarifications à l'utilisateur.
  3. Synthèse de la requête : à l'aide de la structure de plan correspondante, des facettes appliquées et des valeurs résolues, QueryData synthétise une requête SQL complète pour votre moteur de base de données.
  4. Exécution de la requête : la requête générée est exécutée sur la base de données pour renvoyer des résultats.

Créer et gérer des ensembles de contextes

Pour créer et gérer des ensembles de contextes, procédez comme suit :

  1. Contexte de l'auteur : définissez les plans de requête, les facettes et les recherches de valeurs pour votre base de données. Pour en savoir plus, consultez Présentation des ensembles de contextes. Vous pouvez également utiliser l'agent d'ingénierie contextuelle pour automatiser la création de contextes.
  2. Gérer dans la console Google Cloud  : créez et gérez des ensembles de contexte dans Bigtable Studio pour les rendre disponibles pour la génération de requêtes.
  3. Intégrer à vos applications : connectez vos applications ou vos agents IA à QueryData à l'aide de MCP Toolbox ou d'appels d'API directs.

Tarifs

La tarification du calcul Bigtable s'applique aux requêtes qui s'exécutent lorsque vous créez des ensembles de contexte et utilisez QueryData avec vos agents de données ou vos sources de données de base de données. La création et l'utilisation d'ensembles de contextes et de QueryData pendant la période de preview n'entraînent aucuns frais supplémentaires. Pour en savoir plus, consultez Tarifs de l'agent Data Cloud.

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