Interaction avec le SQL génératif Amazon Q

Vous pouvez interagir avec la fonctionnalité SQL générative d’Amazon Q dans l’éditeur de requêtes Amazon Redshift v2. Il s’agit d’un assistant de codage qui génère des instructions SQL en fonction de vos invites et de votre schéma de base de données. Cet assistant de codage est disponible lorsque vous créez un bloc-notes dans l’éditeur de requêtes v2. Le code SQL généré est destiné à la base de données à laquelle votre bloc-notes est connecté.

Lorsque vous interagissez avec le SQL génératif Amazon Q, posez des questions spécifiques, répétez lorsque vous avez des demandes complexes et vérifiez l'exactitude des réponses.

Lorsque vous fournissez des demandes d’analyse en langage naturel, soyez aussi spécifique que possible pour aider l’assistant de codage à comprendre exactement ce dont vous avez besoin. Au lieu de demander « find top venues that sold the most tickets » (rechercher les sites qui ont vendu le plus de billets), fournissez plus de détails, comme « find names/ids of top three venues that sold the most tickets in 2008 » (rechercher les noms/identifiants des trois sites qui ont vendu le plus de billets en 2008). Utilisez des noms d'objets cohérents et spécifiques dans votre base de données lorsque vous les connaissez. Par exemple, les noms de schéma, de table et de colonne tels que définis dans votre base de données au lieu de faire référence au même objet de différentes manières, ce qui peut semer la confusion chez l'assistant.

Décomposez les demandes complexes en plusieurs instructions simples, plus faciles à interpréter par l’assistant. Posez des questions de suivi de manière itérative pour obtenir une analyse plus détaillée de la part de l’assistant. Par exemple, commencez par demander « which state has the most venues? » (quel État possède le plus de sites ?). Ensuite, en fonction de la réponse, demandez « which is the most popular venue from this state? » (quel est le site le plus populaire de cet État ?).

Passez en revue le code SQL généré avant de l’exécuter, afin de garantir son exactitude. Si la requête SQL générée comporte des erreurs ou ne correspond pas à votre intention, fournissez des instructions à l’assistant sur la façon de la corriger au lieu de reformuler la demande tout entière. Par exemple, s’il manque une clause prédicative sur l’année dans la requête, demandez « Provide venues from year 2008 » (Fournir des sites à partir de l’année 2008).

Soumettez le texte des erreurs que vous recevez lors de l'exécution du code SQL généré sous forme d'invite au code SQL génératif Amazon Q. Il apprend de ces erreurs pour produire un meilleur code SQL.

Ajoutez votre schéma au chemin de recherche SQL pour indiquer qu'il doit être utilisé. Par exemple, ajoutez le schéma tickit lorsque les données se trouvent dans le schéma tickit plutôt que dans le schéma public.

set search_path to '$user', tickit;

Considérations relatives à l'interaction avec le SQL génératif Amazon Q

Tenez compte des points suivants lorsque vous utilisez le panneau de discussion.

Contexte personnalisé

L'administrateur de l'éditeur de requêtes v2 peut spécifier un contexte personnalisé pour adapter le code SQL généré à votre environnement. Un contexte personnalisé fournit des connaissances et des préférences relatives au domaine pour un contrôle précis de la génération de code SQL. Un contexte personnalisé est défini dans un fichier JSON qui peut être chargé par l'administrateur de l'éditeur de requêtes v2 sur Amazon Q Generative SQL.

L'exemple de contexte personnalisé suivant indique le format du fichier JSON et définit les éléments suivants :

{
    "resources": [
        {
            "ResourceId": "mycluster",
            "ResourceType": "REDSHIFT_WAREHOUSE",
            "TablesToInclude": [
                "database.schema.table1",
                "database.schema.table2"
            ],
            "TablesToExclude": [
                "database.schema.table3",
                "database.schema.table4"
            ],
            "ColumnsToInclude": {
                "database.schema.table1": [
                    "col1",
                    "col2"
                ],
                "database.schema.table2": [
                    "col1",
                    "col2"
                ]
            },
            "ColumnsToExclude": {
                "database.schema.table5": [
                    "col1",
                    "col2"
                ],
                "database.schema.table6": [
                    "col1",
                    "col2"
                ]
            },
            "TableAnnotations": {
                "database.schema.table1": "table1 refers to Q3 sales",
                "database.schema.table2": "table2 refers to Q4 sales"
            },
            "ColumnAnnotations": {
                "database.schema.table1": {
                    "col1": "col1 refers to Q3 sale total",
                    "col2": "col2 refers to sale location"
                },
                "database.schema.table2": {
                    "col1": "col2 refers to Q4 sale total",
                    "col2": "col2 refers to sale location"
                }
            },
            "CuratedQueries": [
                {
                    "Question": "what is the sales data for Q3",
                    "Answer": "SELECT * FROM table1"
                },
                {
                    "Question": "what is the sales data for Q4",
                    "Answer": "SELECT * FROM table2"
                }
            ],
            "CustomDocuments": [
                "in manufacturing division total sales is price * revenue",
                "in research division total sales is price * revenue"
            ],
            "AdditionalTables": {
                "database.schema.table8": "create table database.schema.table8(col1 int)",
                "database.schema.table9": "create table database.schema.table9(col1 int)"
            },
            "AppendToPrompt": "Apply these guardrails: Queries should never return the secretId field of a user."
        }
    ]
}