Azure Portal 쿼리 편집기에서 자연어를 SQL로 변환(미리 보기)

적용 대상: Azure SQL 데이터베이스

Azure SQL 데이터베이스의 Microsoft Copilot 기술(미리 보기)의 하나인 Azure Portal 쿼리 편집기 내의 자연어를 SQL로 변환 환경은 자연어 쿼리를 SQL로 변환하여 데이터베이스 상호 작용을 더욱 직관적으로 만듭니다.

이 문서에서는 Azure Portal 쿼리 편집기에서 Copilot을 사용하여 T-SQL 쿼리를 생성하는 자연어 프롬프트를 작성하는 방법을 알아봅니다.

Warning

Copilot은 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 하는 환경의 미리 보기 모음입니다. Copilot에서 생성된 출력에는 부정확성, 바이어스 또는 기타 의도하지 않은 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. 모든 생성 AI 모델과 마찬가지로 인간은 사용하기 전에 Copilot에서 생성된 출력을 검토해야 합니다.

자연어를 SQL 쿼리로 변환

Azure SQL 데이터베이스의 Copilot 기술은 테이블 및 뷰 이름, 열 이름, 기본 키 및 외래 키 메타데이터를 활용하여 T-SQL 코드를 생성합니다. Copilot은 데이터 값을 사용하여 Transact-SQL 제안을 생성하지 않습니다.

그런 다음 생성된 T-SQL 코드를 검토하고 코드 제안을 실행하도록 선택할 수 있습니다.

이 통합은 Copilot이 다음과 같은 프롬프트를 통해 질문에 답할 수 있음을 의미합니다.

• 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 2023와 같은 고급 시나리오

필수 조건

• 기존 Azure 계정 및 Azure SQL 데이터베이스.
• Azure 테넌트에 대해 Azure에서 Microsoft Copilot을 사용하도록 설정합니다.

Important

SQL에 자연어를 사용하기 전에 이러한 미리 보기 조건을 검토합니다.

쿼리 생성

Copilot이 Azure SQL 데이터베이스 쿼리 편집기와 통합된 것을 확인할 수 있습니다.

1. 쿼리 편집기 툴바에서 인라인 Copilot 시작 버튼을 선택합니다.
2. 테이블 선택 드롭다운 목록에서 Copilot에서 고려할 테이블 및 뷰를 선택합니다.
3. 입력 상자에 질문을 입력합니다. 준비가 되면 쿼리 생성 버튼를 선택합니다. 그러면 제안된 T-SQL 코드 문이 생성됩니다.
4. 생성된 T-SQL 쿼리에 대해 수락 또는 거절을 선택합니다.
5. 실행을 선택하여 생성된 T-SQL 쿼리를 실행하거나 프롬프트를 편집하고 새 코드를 다시 생성할 수 있습니다. 이 다시 생성은 쿼리 편집기 창에 기존 코드를 추가하거나 대체하지 않습니다.

피드백 보내기

생성된 쿼리에 대한 피드백을 사용하여 Azure SQL 데이터베이스의 Copilot 기술을 개선하는 것을 돕습니다. 이 피드백은 제안 품질을 개선하는 데 중요합니다.

1. 쿼리에 대한 피드백을 보내려면 쿼리 생성 버튼 아래에서 좋아요 또는 싫어요를 선택합니다.
2. 피드백 대화 상자 내에서 피드백의 성격, 무엇이 옳고 그른지에 대한 설명을 제공하고 프롬프트를 Microsoft와 공유하는 옵션을 제공합니다.
3. 제출을 선택합니다.

효과적인 프롬프트 작성

다음은 효과적인 프롬프트 작성을 위한 몇 가지 팁입니다.

• 프롬프트를 만들 때 찾고 있는 특정 정보에 대한 명확하고 간결한 설명부터 시작합니다.

• SQL에 대한 자연어는 표현 테이블 및 열 이름에 따라 달라집니다. 테이블과 열이 표현적이고 설명적이지 않으면 Copilot가 의미 있는 쿼리를 생성하지 못할 수 있습니다.

• 테이블에 해당하는 자연어를 사용하고 데이터베이스의 이름, 열 이름, 기본 키 및 외래 키를 확인합니다. 이 컨텍스트는 Copilot이 정확한 쿼리를 생성하는 데 도움이 됩니다. 확인하려는 열, 집합체 및 필터링 조건을 가능한 명시적으로 지정합니다. Copilot은 스키마 컨텍스트를 고려하여 오타를 수정하거나 컨텍스트를 이해할 수 있어야 합니다.

• 모호하거나 잘못된 테이블 선택을 방지하려면 테이블 선택 드롭다운 목록에서 관심 있는 특정 테이블을 필터링하는 것이 좋습니다.

• 프롬프트에서 모호하거나 지나치게 복잡한 언어를 사용하지 마세요. 명확성을 유지하면서 질문을 간소화합니다. 이러한 편집을 통해 Copilot은 이를 관련 테이블과 뷰에서 원하는 데이터를 쿼리하는 의미 있는 T-SQL 쿼리로 효과적으로 변환할 수 있습니다.

• 현재 SQL에 대한 자연어는 T-SQL에 대한 영어 언어를 지원합니다.

• 다음 예 프롬프트는 명확하고 구체적이며 스키마 및 데이터베이스의 속성에 맞게 조정되어 Copilot이 정확한 Transact-SQL 쿼리를 더 쉽게 생성할 수 있도록 해줍니다.

  • 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

관련 콘텐츠

• Microsoft Copilot 기술 및 Azure SQL 데이터베이스(미리 보기)
• Azure SQL 데이터베이스의 Microsoft Copilot 기술(미리 보기)에 대해 자주 묻는 질문
• Azure SQL 데이터베이스용 Azure Portal 쿼리 편집기