Berinteraksi dengan SQL generatif Amazon Q

Anda dapat berinteraksi dengan kemampuan SQL generatif Amazon Q di editor kueri Amazon Redshift v2. Ini adalah asisten pengkodean yang menghasilkan pernyataan SQL berdasarkan prompt dan skema database Anda. Asisten pengkodean ini tersedia saat Anda membuat buku catatan di editor kueri v2. SQL yang dihasilkan adalah untuk database yang terhubung dengan notebook Anda.

Saat berinteraksi dengan SQL generatif Amazon Q, ajukan pertanyaan spesifik, ulangi ketika Anda memiliki permintaan yang rumit, dan verifikasi jawaban untuk akurasi.

Saat memberikan permintaan analisis dalam bahasa alami, sespesifik mungkin untuk membantu asisten pengkodean memahami dengan tepat apa yang Anda butuhkan. Alih-alih bertanya “temukan tempat teratas yang menjual tiket terbanyak,” berikan detail lebih lanjut seperti “temukan nama/id dari tiga tempat teratas yang menjual tiket terbanyak pada tahun 2008.” Gunakan nama objek yang konsisten dan spesifik dalam database Anda saat Anda mengetahuinya. Seperti skema, tabel, dan nama kolom seperti yang didefinisikan dalam database Anda alih-alih merujuk ke objek yang sama dengan cara yang berbeda, yang dapat membingungkan asisten.

Memecah permintaan kompleks menjadi beberapa pernyataan sederhana yang lebih mudah bagi asisten untuk menafsirkan. Ajukan pertanyaan tindak lanjut secara berulang untuk mendapatkan analisis yang lebih rinci dari asisten. Misalnya, tanyakan dulu “negara bagian mana yang memiliki tempat paling banyak?” Kemudian berdasarkan tanggapan, tanyakan “tempat mana yang paling populer dari negara bagian ini?”.

Tinjau SQL yang dihasilkan sebelum menjalankannya untuk memastikan akurasi. Jika kueri SQL yang dihasilkan memiliki kesalahan atau tidak cocok dengan maksud Anda, berikan instruksi kepada asisten tentang cara memperbaikinya alih-alih mengulangi seluruh permintaan. Misalnya, jika kueri tidak memiliki klausa predikat pada tahun, tanyakan “Sediakan tempat dari tahun 2008.”

Kirim teks kesalahan yang Anda terima dari menjalankan SQL yang dihasilkan sebagai petunjuk kembali ke SQL generatif Amazon Q. Ia belajar dari kesalahan ini untuk menghasilkan SQL yang lebih baik.

Tambahkan skema Anda ke jalur pencarian SQL untuk memberi sinyal bahwa skema harus digunakan. Misalnya, tambahkan skema tickit saat data berada dalam skema tickit daripada skema publik.

set search_path to '$user', tickit;

Pertimbangan saat berinteraksi dengan SQL generatif Amazon Q

Pertimbangkan hal berikut saat bekerja di panel obrolan.

Konteks khusus

Administrator editor kueri v2 dapat menentukan konteks khusus untuk menyesuaikan SQL yang dihasilkan dengan lingkungan Anda. Konteks kustom memberikan pengetahuan dan preferensi domain untuk memberikan kontrol halus atas pembuatan SQL. Konteks kustom didefinisikan dalam file JSON yang dapat diunggah oleh administrator editor kueri v2 ke SQL generatif Amazon Q.

Contoh konteks kustom berikut menunjukkan format file JSON dan mendefinisikan yang berikut:

{
    "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."
        }
    ]
}