Interagieren mit generativem SQL von Amazon Q

Sie können in Amazon Redshift Query Editor v2 mit der Funktion für generatives SQL von Amazon Q interagieren. Es handelt sich hier um einen Programmierassistenten, der SQL-Anweisungen basierend auf Ihren Aufforderungen und Ihrem Datenbankschema generiert. Dieser Programmierassistent ist verfügbar, während Sie ein Notebook in Query Editor v2 erstellen. Das generierte SQL gilt für die Datenbank, mit der Ihr Notebook verbunden ist.

Stellen Sie bei der Interaktion mit generativem SQL von Amazon Q spezifische Fragen, iterieren Sie bei komplexen Anforderungen und überprüfen Sie die Richtigkeit der Antworten.

Seien Sie bei Analyseanforderungen in natürlicher Sprache so spezifisch wie möglich, damit der Programmierassistent genau versteht, was Sie benötigen. Anstatt nach „Finden Sie die besten Veranstaltungsorte zu suchen, an denen die meisten Tickets verkauft wurden“, geben Sie mehr Informationen an, z. B. „Finden Sie names/ids die drei Veranstaltungsorte, die 2008 die meisten Tickets verkauft haben“. Verwenden Sie einheitliche und spezifische Namen von Objekten in Ihrer Datenbank, wenn Sie diese kennen. Verwenden Sie beispielsweise die in Ihrer Datenbank definierten Schema-, Tabellen- und Spaltennamen, anstatt auf unterschiedliche Weise auf dasselbe Objekt zu verweisen, da dies den Assistenten verwirren kann.

Unterteilen Sie komplexe Anforderungen in mehrere einfache Anweisungen, die für den Assistenten leichter zu interpretieren sind. Stellen Sie immer wieder Folgefragen, um eine detailliertere Analyse von dem Assistenten zu erhalten. Fragen Sie zum Beispiel zuerst, in welchem Bundesstaat es die meisten Veranstaltungsorte gibt. Fragen Sie dann unter Berücksichtigung der Antwort nach dem beliebtesten Veranstaltungsort in diesem Bundesstaat.

Überprüfen Sie das generierte SQL vor der Ausführung, um die Richtigkeit sicherzustellen. Wenn die generierte SQL-Abfrage Fehler enthält oder nicht Ihrer Absicht entspricht, geben Sie dem Assistenten Anweisungen zur Korrektur, anstatt die gesamte Anforderung neu zu formulieren. Wenn in der Abfrage beispielsweise eine Prädikatklausel für das Jahr fehlt, fordern Sie den Assistenten auf, die Veranstaltungsorte aus dem Jahr 2008 anzugeben.

Senden Sie den Text der Fehler, die Sie beim Ausführen von generiertem SQL erhalten, als Prompts zurück an das generative SQL von Amazon Q. Dieses lernt aus den Fehlern, um besseres SQL zu erstellen.

Fügen Sie Ihr Schema zum SQL-Suchpfad hinzu, um zu signalisieren, dass das Schema verwendet werden sollte. Fügen Sie beispielsweise das Tickit-Schema hinzu, wenn sich die Daten im Tickit-Schema und nicht im öffentlichen Schema befinden.

set search_path to '$user', tickit;

Überlegungen bei der Interaktion mit generativem SQL von Amazon Q

Beachten Sie bei der Arbeit im Chat-Bereich Folgendes:

Benutzerdefinierter Kontext

Der Administrator von Query Editor v2 kann benutzerdefinierten Kontext angeben, um das generierte SQL an Ihre Umgebung anzupassen. Benutzerdefinierter Kontext stellt Fachwissen und Einstellungen bereit, um eine detaillierte Kontrolle über die SQL-Generierung zu ermöglichen. Benutzerdefinierter Kontext ist in einer JSON-Datei definiert, die vom Administrator von Query Editor v2 in generatives SQL von Amazon Q hochgeladen werden kann.

Der folgende benutzerdefinierte Beispielkontext zeigt das Format der JSON-Datei und definiert Folgendes:

{
    "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."
        }
    ]
}