텍스트 프롬프트에서 SQL 변환 생성

SQL 도우미를 사용하면 달성하려는 변환을 설명하는 텍스트 프롬프트에서 SQL 변환을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 열을 선택하거나, 테이블을 조인하거나, 레코드를 필터링할 수 있습니다.

쿼리는 텍스트 프롬프트 및 데이터 집합 정보를 기반으로 하는 생성형 AI를 사용하고 대상 데이터 플랫폼의 구문을 사용하여 생성됩니다.

텍스트 프롬프트 및 데이터 집합 정보는 타사 GenAI(생성형 AI) 모델로 전송되어 SQL 코드를 생성합니다. 이 정보는 고객 데이터로 처리되며 AWS Bedrock에서 Qlik Cloud 또는 GenAI 모델을 교육하는 데 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 공유되는 정보을 참조하십시오.

가용성

GenAI 모델은 Qlik Cloud 테넌트와 동일한 지역의 AWS Bedrock Anthropic에서 호스팅됩니다. SQL 도우미는 다음 Qlik 지역의 테넌트에서 사용할 수 있습니다.

• 미국 동부(버지니아 북부)

• 아시아 태평양(시드니)

• 유럽(프랑크푸르트)

• 유럽(아일랜드)

SQL 도우미는 관리의 테넌트 관리자가 테넌트 수준에서 활성화해야 합니다.

• 설정 > 기능 제어에서 생성 AI 기반 SQL 도우미를 활성화합니다.

SQL 도우미를 사용하여 SQL 쿼리 생성

SQL 도우미는 Transform data 작업의 SQL 변환에서 사용할 수 있습니다. SQL 변환에 하나 이상의 데이터 집합을 추가해야 합니다.

SQL 변환에 대한 자세한 내용은 SQL 변환 추가를 참조하십시오.

1. SQL 도우미를 클릭합니다.

   SQL 도우미가 텍스트 프롬프트와 함께 열립니다.

2. 프롬프트에 달성하려는 변환에 대한 설명을 입력합니다.

   예: 판매가 5백만이 넘는 모든 고객을 나열합니다. 각 고객에 대한 총 판매량 및 총 기회를 포함하십시오.

   팁 메모프롬프트에서 열을 참조할 때 해당 열이 선택한 데이터 집합에 존재하는지 확인합니다.

3. 생성을 클릭합니다.

4. SQL에 표시되는 생성된 SQL 쿼리를 검토합니다.

   또는 을 클릭하여 결과를 평가할 수 있습니다. 이는 Qlik SQL 도우미 환경을 개선하는 데 도움이 됩니다.

   생성된 변환이 정확하지 않은 것 같거나 내용을 변경하려면 프롬프트 편집을 클릭하고 프롬프트를 변경한 후 새 쿼리를 생성합니다.

5. 결과 SQL 쿼리가 만족스러우면 적용을 클릭하여 SQL 변환에 복사합니다.

6. 매개 변수 추출을 클릭합니다.

7. 표 설명을 클릭합니다.

8. 결과에서 결과 데이터 집합을 확인합니다. 또한 데이터 보기를 클릭하여 결과의 데이터 샘플을 볼 수도 있습니다.

9. 결과가 만족스러우면 확인을 클릭하여 SQL 변환을 저장하고 적용합니다.

공유되는 정보

쿼리를 생성하기 위해 다음 정보가 생성 AI 모델과 공유됩니다.

• 텍스트 프롬프트

• 대상 데이터 플랫폼에 쿼리를 적용하기 위한 추가 생성 지침입니다.
  예: Snowflake 호환 구문으로 SQL 쿼리 생성

• 데이터 집합 이름 및 설명.

• 열 이름, 데이터 유형 및 크기.

• 기본 키 열(고유 식별자).

• 데이터 집합 간의 관계

  예: "order_detail"은 "order_id" 키를 사용하여 "order"에 연결됩니다.

사용 제한

SQL 도우미에는 다음과 같은 사용 제한이 적용됩니다.

• 단일 호출: 18,000개 토큰.

  이 값을 초과하는 경우 필요하지 않은 데이터 집합을 제거하거나 프롬프트에 덜 복잡한 설명을 제공합니다.

• 매일(테넌트당): 토큰 100만개

• 매월(테넌트당): 토큰 1,000만개

사용량을 계산할 때 토큰은 6문자로 표시됩니다. GenAI 모델 호출은 다음으로 구성됩니다.

• SQL 쿼리를 생성하기 위한 일반 지침입니다. 이 부분은 크기가 고정되어 있습니다.

• 텍스트 프롬프트입니다.

• 데이터 집합에 있는 메타데이터의 스키마 표현입니다. 많은 수의 데이터 집합을 선택한 경우 이 부분이 매우 커질 수 있습니다.

제한 사항

• 증분 SQL 생성은 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 SQL 변환 추가을 참조하십시오.

• 현재 테이블의 데이터만 변환할 수 있습니다. 이전 테이블, 변경 테이블 및 라이브 뷰는 지원되지 않습니다. 테이블 및 보기에 대한 자세한 내용은 클라우드 데이터 웨어하우스의 데이터 집합 아키텍처를 참조하십시오.

• 플랫폼 독립적인 함수는 사용되지 않습니다(예: $CONCAT)).

모범 사례

• 관련 열의 이름이 다른 경우 소스 데이터 집합의 데이터 모델에 필요한 관계가 모두 포함되어 있는지 확인합니다. 일반적으로 GenAI 모델은 정의된 관계없이 동일한 이름의 열을 연결합니다.

  예: Orders의 ShipVia 열이 Shippers의 shipper_id 열과 관련되어야 하는 경우 SQL 변환을 만들기 전에 데이터 모델에서 관계를 만들어야 합니다.

• 변환에 필요한 소스 데이터 집합만 선택합니다. 오래된 소스 데이터는 부정확하거나 관련 없는 결과를 초래할 수 있으며 토큰 사용이 증가할 수 있습니다.

• 이름이 명확하지 않은 열이나 데이터 집합을 식별하기 위해 프롬프트에 설명을 추가할 수 있습니다.

  예: cus_ct에는 고객 데이터 집합이 포함되어 있습니다.