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Chat2Query を触る

2024/04/16に公開

Chat2Query は TiDB のマネージメントコンソールで利用可能な SQL ツールです。通常のツールに加えてChatという名前がついている通りインタラクティブな対話でSQLを生成したり、実行したSQLの誤りを正してくれたりするのが特徴です。

さっそくやってみる

https://zenn.dev/kameping/articles/2248cb2833785e
こちらの続きをやります。
マネージメントコンソール左ペインから、Clusterを選択し、上記手順で作成したClusterを選びます。

select * from test.user;

テーブルの中身が表示されます。

ではChat機能を使っていきます。
AIの機能を利用するためにはオプトインが必要です。セキュリティなどに配慮されているようです。
画面右上のAIボタンを押します。

規約に同意します。

use test;を SQL エディタに記載し改行した後Ctl+Iを押します。

例えば以下を入力して実行します。
tell me all data of user table

SQL の生成画面になります。しばらく待つと以下のようにSQLが生成されています。

現時点ではまだ 生成されたSQLは提案段階です。これを受け入れるか、破棄するか、再生成を依頼するかのボタンを押します。

INSERTDELETEも作成してくれます。


PingCap がより複雑なデータを試せるようテストデータセットを準備してくれています。手順も日本語化されています。
https://pingcap.co.jp/chat2query-ai-powered-sql-generator/

外部 SQL ファイル連係

Chat2Queryは保存された外部 SQL ファイルから SQL を読み取り実行することも可能で、TiDB の別昨日からそのSQLファイルを呼び出すことも可能です。例えば複雑なスキーマを持つデータベースに対する、複数人のチームでデータ分析やテストクエリの実行などはその SQL を外部ファイル化しておくことでチーム間の共有が容易となり再実行が簡単になります。
以下のファイルを保存しておきます。
SQL Filesをクリックします。

先ほどまで作業していたGetting Startedという名前の SQL ファイルが存在していることがわかります。新しい SQL ファイルを作成する場合は+ボタンを押します。
Generate endpoint機能を使うとData Serviceという別サービスからこのデータセットにアクセス可能となります。こちらについては次の記事で触れたいと思います。


また類似の機能として、Chat2QueryへのAPIアクセスも行うことが可能です。

こちらもSQL Filesと同様にData Serviceへ遷移します。

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