Interazione con SQL generativo 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 SQL generativo Amazon Q, poni domande specifiche, esegui l’iterazione in caso di richieste complesse e verifichi 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 i migliori locali che hanno venduto il maggior numero di biglietti», fornisci maggiori dettagli, ad esempio «trova i tre locali che hanno venduto il maggior numero names/ids di biglietti nel 2008". Usa nomi coerenti e specifici per gli oggetti nel database quando li conosci, ad esempio i nomi di schema, tabella e colonna definiti nel database, invece di fare riferimento allo stesso oggetto in modi diversi, 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 a SQL generativo Amazon Q. Impara da questi errori per produrre SQL migliore.

Aggiungi lo 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 SQL generativo Amazon Q

Considera le seguenti indicazioni quando utilizzi il pannello di chat.

Contesto personalizzato

L’amministratore di Query Editor V2 può specificare un contesto personalizzato per adattare l’SQL generato all’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 di Query Editor V2 in SQL generativo 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."
        }
    ]
}