Interazione con Amazon Q generative SQL

Puoi interagire con la SQL funzionalità generativa di Amazon Q in Amazon Redshift Query Editor v2. È un assistente di codifica che genera SQL istruzioni basate sui prompt e sullo schema del database. disponibile per la creazione di un notebook nell'editor di query v2. Il file SQL generato è per il database a cui è collegato il notebook.

Quando interagisci con Amazon Q generativeSQL, 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.

Esaminate i dati generati SQL prima di eseguirli per assicurarne la precisione. Se la SQL query generata contiene errori o non corrisponde alle tue intenzioni, fornisci istruzioni all'assistente su come 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 generata SQL come prompt alla versione generativa Amazon Q. SQL Impara da questi errori per produrre meglio. SQL

Aggiungi il tuo schema al percorso SQL di ricerca 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 Amazon Q generative SQL

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

Il seguente contesto personalizzato di esempio mostra il formato del JSON file 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."
        }
    ]
}