Interazione con l'SQL generativo di Amazon Q

Puoi interagire con la funzionalità SQL generativo di Amazon Q nell'Editor di query Amazon Redshift v2. Si tratta di un assistente di codifica che genera istruzioni SQL in base alle istruzioni e allo schema del database, disponibile per la creazione di un notebook nell'editor di query v2. L'SQL generato è per il database a cui è collegato il notebook.

Quando interagisci con l'SQL generativo di Amazon Q, poni domande specifiche, ripeti quando hai richieste complesse e verifica l'accuratezza delle risposte.

Quando fornisci richieste di analisi in linguaggio naturale, sii il più specifico possibile per aiutare l'assistente di codifica a capire esattamente di cosa hai bisogno. Invece di chiedere "trova le sedi principali che hanno venduto il maggior numero di biglietti", fornisci maggiori dettagli, ad esempio "trova i nomi/gli ID delle tre sedi che hanno venduto il maggior numero di biglietti nel 2008". Usa nomi coerenti e specifici degli oggetti nel tuo database quando li conosci. Ad esempio, i nomi di schema, tabella e colonna definiti nel database, anziché fare riferimento allo stesso oggetto in modi diversi, il che può confondere l'assistente.

Suddividi le richieste complesse in più istruzioni semplici che sono più facili da interpretare per l'assistente. Poni domande di follow-up in modo iterativo per ottenere un'analisi più dettagliata dall'assistente. Ad esempio, per prima cosa chiedi in quale stato ci sono più sedi. Quindi, in base alla risposta, chiedi qual è la sede più popolare di questo stato.

Esamina l'SQL generato prima di eseguirlo per verificarne l'accuratezza. Se la query SQL generata contiene errori o non corrisponde al tuo intento, fornisci all'assistente le istruzioni per correggerla invece di riformulare l'intera richiesta. Ad esempio, se nella query manca una clausola di predicato relativa all'anno, chiedi di fornire le sedi a partire dal 2008.

Invia il testo degli errori che ricevi dall'esecuzione di SQL generato come prompt all'SQL generativo di Amazon Q. Impara da questi errori per produrre un SQL migliore.

Aggiungi il tuo schema al percorso di ricerca SQL per segnalare che lo schema deve essere usato. Ad esempio, aggiungi lo schema tickit quando i dati si trovano nello schema tickit anziché nello schema pubblico.

set search_path to '$user', tickit;

Considerazioni sull'interazione con l'SQL generativo di Amazon Q

Considera le seguenti indicazioni quando utilizzi il pannello di chat.

Contesto personalizzato

L'amministratore dell'editor di query v2 può specificare un contesto personalizzato per adattare l'SQL generato al tuo ambiente. Un contesto personalizzato fornisce conoscenze e preferenze del dominio per fornire un controllo granulare sulla generazione di SQL. Un contesto personalizzato è definito in un file JSON che può essere caricato dall'amministratore dell'editor di query v2 su SQL generativo di Amazon Q.

Il seguente esempio di contesto personalizzato mostra il formato del file JSON e definisce quanto segue:

{
    "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."
        }
    ]
}