Azure portal クエリ エディターでの SQL への自然言語 (プレビュー)

  • [アーティクル]

適用対象:Azure SQL Database

Azure SQL データベースの Microsoft Copilot スキル (プレビュー) の 1 つである、Azure portal クエリ エディター内での自然言語からSQL エクスペリエンスにより、自然言語クエリが SQL に変換され、データベースの操作がより直感的になります。 この記事では、Azure portal クエリ エディターで、Copilot を使用して T-SQL クエリを生成する自然言語プロンプトを記述する方法について説明します。

警告

Copilot は、大規模な言語モデル (LLM) を利用したエクスペリエンスのプレビュー セットです。 Copilot によって生成される出力には、誤り、偏り、またはその他の意図しないコンテンツが含まれている可能性があります。 生成 AI モデルと同様に、人は、Copilot によって生成された出力を使う前に確認する必要があります。

自然言語を DAX クエリに

Azure SQL データベースの Copilot スキルは、テーブル名とビュー名、列名、主キー、外部キーのメタデータを利用して T-SQL コードを生成します。 Copilot では、Transact-SQL の提案を生成するためにデータ値が使用されません。

次に、生成された T-SQL コードを確認し、コード候補を実行することができます。

この統合により、Copilot が次のようなプロンプトで質問に答えることができます。

  • Which agents have listed more than two properties for sale?
  • Tell me the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank
  • Show me a pivot summary table that displays the number of properties sold in each year from 2020 to 2023 などの高度なシナリオでも

前提条件

重要

SQL に自然言語を使用する前に、これらの プレビュー使用条件 を確認してください。

クエリを生成する

プレビュー機能として、登録すると、Azure SQL データベース クエリ エディターと統合された Copilot を見つけることができます。

  1. クエリ エディターのツール バーで、[インライン コパイロットの起動]ボタンを選択します。
  2. [テーブルの選択] ドロップダウン メニューで、Copilot が考慮するテーブルとビューを選択します。
  3. 入力ボックスに質問を入力します。 準備ができたら、[クエリの生成] ボタンを選択します。 これにより、推奨される T-SQL コード ステートメントが生成されます。
  4. 生成された T-SQL クエリに対して [承諾] または [辞退] を選択します。
  5. [実行] を選択して生成された T-SQL クエリを実行するか、プロンプトを編集して新しいコードを再生成できます。 この再生成により、クエリ エディター ウィンドウ内の既存のコードは置き換えられるわけではなく、追加されます。

Note

現在、自然言語から SQL クエリでは、SELECT ステートメントの生成のみがサポートされます。

フィードバックを送る

Microsoft では、Azure SQL データベースの Copilot スキルの向上に役立てるために、生成されたクエリに関するフィードバックを使っています。 このフィードバックは、提案の品質を向上させるために不可欠です。

  1. クエリに関するフィードバックを送信するには、[クエリの生成] ボタンの下にあるサムアップまたはサムダウンを選択します。
  2. フィードバック ダイアログ内で、フィードバックの性質、正しいまたは間違ったことの説明、および Microsoft とプロンプトを共有するオプションを指定します。
  3. [Submit](送信) をクリックします。

有効なプロンプトを記述する

有効なプロンプトを記述するためのいくつかのヒントを次に示します。

  • プロンプトを作成するときには、探している特定の情報の明確で簡潔な説明から始めるようにします。

  • SQL に対する自然言語は、表現型のテーブル名と列名に依存します。 テーブルと列に表現力と説明性がない場合、Copilot は意味のあるクエリを作成できない可能性があります。

  • テーブル名、ビュー名、列名、主キー、およびデータベースの外部キーに適用できる自然言語を使用します。 このコンテキストは、Copilot が正確なクエリを生成するのに役立ちます。 表示する列、集計、フィルター条件を可能な限り明示的に指定します。 Copilot は、スキーマ コンテキストを考慮すると、入力ミスを修正したり、コンテキストを理解したりできる必要があります。

  • あいまいさや不適切なテーブルの選択を回避するには、テーブル選択ドロップダウン リストで関心のある特定のテーブルを絞り込むことを検討してください。

  • プロンプトでは、あいまいであるか複雑すぎる言語は避けてください。 質問は、明確さを維持しながら簡単にします。 この編集によって、Copilot では、関連するテーブルとビューから目的のデータを取得する意味のある T-SQL クエリに効果的に変換できます。

  • 現在、SQL への自然言語では、英語から T-SQL への言語がサポートされています。

  • 次の例は、Copilot で正確な Transact-SQL クエリを簡単に生成できるようにする、スキーマとデータベースのプロパティに合った、明確で具体的なプロンプトです。

    • Show me all properties that sold last year
    • Count all the products, group by each category
    • Show all agents who sell properties in California
    • Show agents who have listed more than two properties for sale
    • Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank
    • Show me a pivot summary table that displays the number of properties sold in each year from 2020 to 2023

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