Prueba QueryData con Cloud SQL Studio para MySQL

En este documento, se describe cómo probar QueryData y actualizar el archivo de conjunto de contexto. Puedes probar la capacidad de QueryData para generar consultas en SQL a partir de preguntas en lenguaje natural. Si una consulta generada no es precisa, puedes actualizar el archivo de conjunto de contexto.

Para obtener información sobre los conjuntos de contexto, consulta Descripción general de los conjuntos de contexto.

Antes de comenzar

Asegúrate de que ya se haya creado un conjunto de contexto y que el archivo de conjunto de contexto se haya subido al agente de QueryData. Para obtener más información, consulta Administra conjuntos de contexto en Cloud SQL Studio

Prueba QueryData

Para probar un QueryData, sigue estos pasos:

  1. En la Cloud de Confiance by S3NS consola de, ve a la página de Cloud SQL.

    Ir a Cloud SQL

  2. Elige una instancia de la lista.

  3. En el menú de navegación, haz clic en Cloud SQL Studio.

  4. Accede a Studio con la autenticación de Identity and Access Management.

  5. En el panel Explorador, haz clic en Ver acciones junto al conjunto de contexto que usas.

  6. Haz clic en Probar conjunto de contexto.

  7. En el editor de consultas, haz clic en Generar SQL para abrir el panel Ayúdame a programar.

  8. Ingresa una pregunta en lenguaje natural en el editor para generar una consulta en SQL y haz clic en Generar.

  9. Revisa la consulta en SQL para verificar su precisión.

Descarga y actualiza un conjunto de contexto

Si no estás satisfecho con la consulta en SQL generada para una pregunta en lenguaje natural, descarga el archivo de conjunto de contexto existente. Luego, puedes revisar y actualizar la plantilla de consulta, y volver a subir el archivo de contexto actualizado al agente.

Para descargar y actualizar un conjunto de contexto, sigue estos pasos:

  1. En el panel Explorador, haz clic en Ver acciones.
  2. Haz clic en Descargar archivo de contexto.
  3. Sigue los pasos en Compila contextos con Gemini CLI para actualizar el contexto con pares de consultas adicionales.
  4. En el panel Explorador, haz clic en Ver acciones junto al conjunto de contexto que usas.
  5. Haz clic en Editar conjunto de contexto.
  6. Haz clic en Navegar en la sección Subir archivo de conjunto de contexto y selecciona el archivo de conjunto de contexto actualizado.
  7. Haz clic en Guardar para actualizar el conjunto de contexto.

Después de que estés satisfecho con la precisión de tus respuestas, puedes usar el extremo QueryData para conectar tu aplicación al conjunto de contexto.

Busca el ID del conjunto de contexto

Para conectar una aplicación de datos al agente de QueryData, necesitas el ID del conjunto de contexto.

  1. En la Cloud de Confiance consola de, ve a la página de Cloud SQL.

    Ir a Cloud SQL

  2. Elige una instancia de la lista.

  3. En el menú de navegación, haz clic en Cloud SQL Studio.

  4. Accede a Studio con la autenticación de Identity and Access Management.

  5. En el panel Explorador, haz clic en Ver acciones junto al conjunto de contexto que usas.

  6. Haz clic en Editar conjunto de contexto.

  7. Anota el ID del contexto en ID del conjunto de contexto. El formato del ID del conjunto de contexto es similar a projects/data-agents-project/locations/us-east1/contextSets/bdf_pg_all_templates.

Conecta QueryData a la aplicación

Configura el ID del conjunto de contexto en la llamada de método QueryData para proporcionar contexto creado para fuentes de datos de bases de datos, como AlloyDB, Spanner, Cloud SQL y Cloud SQL para PostgreSQL. Para obtener más información, consulta Define el contexto del agente de datos para fuentes de datos de bases de datos.

Después de probar el conjunto de contexto, puedes hacer referencia a la fuente de datos de la base de datos en tu llamada QueryData.

Ejemplo de solicitud QueryData con contexto creado

En el siguiente ejemplo, se muestra una solicitud QueryData con la fuente de datos de la base de datos cloud_sql_reference. El campo agent_context_reference.context_set_id se usa para vincular al contexto creado almacenado en la base de datos.

{
  "parent": "projects/context-set-project/locations/us-central1",
  "prompt": "How many accounts in the Prague region are eligible for loans? A3 contains the data of region.",
  "context": {
    "datasource_references": [
      {
        "cloud_sql_reference": {
          "database_reference": {
            "engine": "MYSQL"
            "project_id": "context-set-project",
            "region": "us-central1",
            "instance_id": "context-set-primary",
            "database_id": "financial"
          },
          "agent_context_reference": {
            "context_set_id": "projects/context-set-project/locations/us-east1/contextSets/bdf_pg_all_templates"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "generation_options": {
    "generate_query_result": true,
    "generate_natural_language_answer": true,
    "generate_disambiguation_question": true,
    "generate_explanation": true
  }
}

El cuerpo de la solicitud contiene los siguientes campos:

  • prompt: Es la pregunta en lenguaje natural del usuario final.
  • context: Contiene información sobre las fuentes de datos.
    • datasource_references: Especifica el tipo de fuente de datos.
      • cloud_sql_reference: Es obligatorio cuando se consulta la base de datos. Este campo cambia según la base de datos que consultas.
        • database_reference: Especifica información relacionada con tu instancia de base de datos.
          • engine: Es el motor de base de datos. Se establece en MYSQL para las instancias de Cloud SQL.
          • project_id: Es el ID del proyecto de la instancia de base de datos.
          • region: Es la región de la instancia de Cloud SQL.
          • instance_id: Es el ID de la instancia de Cloud SQL.
          • database_id: Es el ID de la base de datos.
        • agent_context_reference: Se vincula al contexto creado en la base de datos.
          • context_set_id: Es el ID completo del conjunto de contexto del contexto almacenado en la base de datos. Por ejemplo, projects/context-set-project/locations/us-east1/contextSets/bdf_gsql_gemini_all_templates.
  • generationOptions: Configura el tipo de resultado que se generará.
    • generate_query_result: Se establece en verdadero para generar y mostrar los resultados de la consulta.
    • generate_natural_language_answer: Es opcional. Si se establece como verdadero, genera una respuesta en lenguaje natural.
    • generate_explanation: Es opcional. Si se establece como verdadero, genera una explicación de la consulta en SQL.
    • generate_disambiguation_question: Es opcional. Si se establece como verdadero, genera preguntas de desambiguación si la consulta es ambigua.

Ejemplo de respuesta QueryData

Este es un ejemplo de una respuesta correcta de una llamada QueryData:

{
  "generated_query": "-- Count the number of accounts in Prague that are eligible for loans\nSELECT\n  COUNT(DISTINCT \"loans\".\"account_id\")\nFROM \"loans\"\nJOIN \"district\" -- Join based on district ID\n  ON \"loans\".\"district_id\" = \"district\".\"district_id\"\nWHERE\n  \"district\".\"A3\" = 'Prague'; -- Filter for the Prague region",
  "intent_explanation": "The question asks for the number of accounts eligible for loans in the Prague region. I need to join the `district` table with the `loans` table to filter by region and count the distinct accounts. The `A3` column in the `district` table contains the region information, and I'll filter for 'Prague'. The `loans` table contains information about loans, including the `account_id` and `district_id`. I will join these two tables on their respective district IDs.",
  "query_result": {
    "columns": [
      {
        "name": "count"
      }
    ],
    "rows": [
      {
        "values": [
          {
            "value": "2"
          }
        ]
      }
    ],
    "total_row_count": 1
  },
  "natural_language_answer": "There are 2 accounts in Prague that are eligible for loans."
}

¿Qué sigue?