AIエージェント活用事例
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仕事・リサーチ実装例

データベースに音声で質問し、合計やランキングを確認する方法

SQLiteファイルを読み取り専用で開き、自然言語で書かれた質問をSQLに変換して結果を取得する例です。

LangChain

使い方

  1. 依存関係とAPIキーを準備し、--dbでSQLiteファイルを指定します。デフォルトの実行では、顧客・商品・注文が含まれるサンプルデータベースを作成します。
  2. 国別売上や売れ筋商品など、確認したい内容を入力すると、接続されたツールがデータベース構造を読み取り、クエリ文を生成して実行します。
  3. 既存ファイルは基本的に読み取り専用で開かれます。--questionで一度だけ質問するか、ターミナルで質問を続けることができます。

結果

質問をクエリ文に変換し、SQLiteの結果を説明する実装例です。データベースを変更しない基本的な接続方法もコードで確認されています。

補足

同じ売上の質問でも、日付や注文ステータスの定義によって値が異なります。公開されているコードを参照しましたが、特定企業の実データで精度を測定したわけではありません。

出典

GitHub 原文 ↗

プロンプト例 · LangChain

[SQLiteデータベースの作業用コピー]に自然言語で質問できるように構成してください。agents/04-sql-query-agentのREADMEと読み取り専用接続コードを参考にします。Python環境と必要なAPI設定を確認した後、まずサンプルデータで実行してください。

接続は読み取り専用のままとし、--allow-writeは使用しません。[売上の定義]、[集計期間]、[除外するステータス]を入力条件として整理し、質問をSQLに変換してください。使用したクエリ文、基準期間、結果行と最終説明をあわせて保存するように補完してください。情報が不足している場合は、テーブルや期間を推測せず、確認項目として残してください。

既知の正解がある合計、重複注文があるデータ、空の結果や誤った列名でチェックします。元のファイルの内容が変更されていないか確認し、数値は実際に実行した読み取り専用クエリと照合してください。成果物は実行手順、質問・SQL・応答記録および確認した正解です。保存と照合検証は今回のリクエストで追加した要件として区別してください。