Interagir com o SQL generativo do Amazon Q

É possível interagir com o recurso SQL generativo do Amazon Q no editor de consultas do Amazon Redshift v2. Trata-se de um assistente de codificação que gera instruções SQL com base nos prompts e no esquema do banco de dados. Esse assistente de codificação está disponível enquanto você cria um notebook no editor de consultas v2. O SQL gerado destina-se ao banco de dados ao qual seu caderno está conectado.

Ao interagir com o SQL generativo do Amazon Q, faça perguntas específicas, itere quando tiver solicitações complexas e verifique se as respostas estão corretas.

Ao fornecer solicitações de análise em linguagem natural, tente usar o máximo de especificidade para ajudar o assistente de codificação a compreender exatamente aquilo de que você precisa. Em vez de perguntar "encontre os espaços que mais venderam ingressos", dê mais detalhes como "encontre nomes/IDs dos três espaços que mais venderam ingressos em 2008". Use nomes consistentes e específicos de objeto no banco de dados quando os conhecer. Como nomes de esquema, tabela e coluna, conforme definido no banco de dados, em vez de se referir ao mesmo objeto de maneiras diferentes, o que pode confundir o assistente.

Divida solicitações complexas em várias declarações simples que sejam mais fáceis do assistente interpretar. Faça perguntas de acompanhamento de maneira iterativa para obter uma análise mais detalhada do assistente. Por exemplo, pergunte primeiro "qual estado tem mais espaços?" Em seguida, com base na resposta, pergunte "qual é o espaço mais conhecido desse estado?".

Revise o SQL gerado antes de executá-lo para garantir a precisão. Se a consulta SQL gerada tiver erros ou não corresponder à intenção, dê instruções ao assistente sobre como corrigi-la, em vez de reformular a solicitação inteira. Por exemplo, se a consulta não tiver uma cláusula de predicado no ano, peça "Dê locais do ano de 2008".

Envie o texto dos erros que você recebe ao executar o SQL gerado de volta como prompts para o SQL generativo do Amazon Q. Ele aprende com esses erros para produzir um SQL melhor.

Adicione o esquema ao caminho de pesquisa SQL para sinalizar que o esquema deve ser usado. Por exemplo, adicione o esquema tickit quando os dados estiverem no esquema tickit em vez de no esquema público.

set search_path to '$user', tickit;

Considerações ao interagir com o SQL generativo do Amazon Q

Considere o seguinte ao trabalhar no painel de chat:

Contexto personalizado

O administrador do Editor de Consultas V2 pode especificar um contexto personalizado para adaptar o SQL gerado ao seu ambiente. Um contexto personalizado fornece conhecimentos de domínio e preferências para oferecer controle refinado sobre a geração de SQL. Ele é definido em um arquivo JSON que pode ser carregado pelo administrador do Editor de Consultas V2 no SQL generativo do Amazon Q.

O exemplo de contexto personalizado apresentado abaixo mostra o formato do arquivo JSON e define o seguinte:

{
    "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."
        }
    ]
}