Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
NL2SQLの世界
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Issei.Komori
March 13, 2025
Technology
2.1k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
NL2SQLの世界
第41回 JAWS-UG札幌 勉強会 登壇資料
https://jawsug-sapporo.connpass.com/event/343883/
Issei.Komori
March 13, 2025
More Decks by Issei.Komori
See All by Issei.Komori
AntigravityをAgent Platform APIで利用してみた
icck
0
360
200個のGitHubリポジトリを横断調査したかった
icck
0
220
mnt_data_とは?ChatGPTコード実行環境を深堀りしてみた
icck
0
1.4k
MCPコードリーディングすると得られるもの
icck
1
180
Audio and Video Processing with Generative AI
icck
0
120
Postmanと仲良くなる。API簡易実行にしか使ってなかった初心者の第二歩目
icck
1
240
APIフレームワークを Lambdaで動かす
icck
1
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
Browser Spec: Testing Hotwire with Ruby
takahashim
1
140
NDIでApple Vision Proにリアルタイム映像送信
jyouryuusui
0
140
CTO Night|NotionのAIエージェントとFDE
kzkhykw1991
0
270
DBについての基礎説明(MySQL編) - コロプラ 2026年度 新卒研修
colopl
0
150
Temporal 最高!でも改めて「日付」について調べたら人類の負債すぎる件
riyaamemiya
0
210
データエンジニアの次の戦場は "プロセスエンジニアリング"
sansantech
PRO
1
130
コンテナ運用におけるネットワーク・コンテナコストの削減方法/How to Reduce Network and Container Costs in Container Operations
masakiokuda
2
330
実践!Cloud Run ハンズオン!! / Cloud Run handson
y0hgi
2
300
会社説明資料
persolserverworks
0
9.8k
夫婦で子育てするための育児標準化
codmoninc
PRO
0
490
V8のArray.prototype.flatを最大約20倍速くするまでと、巨大OSSへの大規模コミットの道のり
riyaamemiya
0
310
スキマバイトという雇用形態は存在しないので、雇用期間1日のアルバイト契約を事業者とワーカーが結ぶ手続きを支えるのがタイミーなんです
akitoshiga
1
230
Featured
See All Featured
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
1.1k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
10k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
356
22k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
35
2.9k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
2
2.9k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
460
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.3k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
370
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
1.1k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
280
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Transcript
NL2SQLの世界 生活協同組合コープさっぽろ 2025/03/14 小森一成(@icckx) 第41回 JAWS-UG札幌 勉強会
小森 一成(@icckx)
今日は生成AIのRAGの話です (みなさん、そろそろN回目?)
RAG(検索 拡張 生成) 生成AIが知るはずがない情報を、事前に検索して 指示プロンプトに得た検索結果を追加拡張してから、 テキストを生成する N回目だと思うので雑めに説明すると...
NL2SQL しってる方?✋ 本題
NL2SQL(Natural Language to SQL) 自然言語(ユーザーが普段使う言葉)で書かれた質問や命令を、 データベースから情報を取得するためのSQLクエリに変換する技術 別名:Text-to-SQL / Semantic Parsing
RAGの全体像 https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/
今日のはなし https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain/
RAG: Vector / NL2SQL の違い Vector NL2SQL / Text-to-SQL /
Semantic Parsing わがはいは 猫 わがはいは 犬 猫 類似度 検索 1月の売上は? SQL 生成 自然言語から類似度が高いベクトルを検索 自然言語から最適なSQLを生成
RAG: Vector / NL2SQL の違い Vector わがはいは 猫 わがはいは 犬
猫 類似度 検索 自然言語から類似度が高いベクトルを検索 NL2SQL / Text-to-SQL / Semantic Parsing 1月の売上は? SQL 生成 【大きな違い】 SQLでデータ集計(SUM)できる ↓ 生成AIで数字のビックデータを 「柔軟に」扱える!!! SQLだから計算ハルシネーション なし!
knowledge base with structured data store Amazon Bedrock Amazon Redshift
+
knowledge base with structured data store 〜 AWS版のNL2SQLによるRAG構築手段 〜 Users
SQL 生成&実行 Amazon Bedrock Amazon Redshift 返答 DB/Table スキーマ定義 SQL 生成時のメタデータ SQL実行履歴 データの扱われ方を理解 Descriptions テーブルまたは列名へ説明拡張 Inclusions/exclusions SQL 生成の対象または除外にしたい テーブル名や列名を明示 Curated queries 事前に想定される質問と期待される SQL の情報をキュレーションされた クエリとして登録 GenerateQuery API : $2/1000 Query , Generative AI model selection not available Optional 参考:https://qiita.com/hayao_k/items/460bf6aa8b0424eb0d82
作成してみる。
Create User + GRANT → DB同期 CREATE USER "IAMR:KBロール名" WITH
PASSWORD DISABLE; GRANT SELECT ON sales TO "IAMR:KBロール名"; GRANT SELECT ON date TO "IAMR:KBロール名"; knowledge base Role A Amazon Redshift sales User Role A date ※ KBロール名ユーザーを作ることでで接続できます
実行してみる(マネジメントコンソールから) SELECT "date".month, SUM(public.sales.pricepaid) AS total_sales FROM public.sales JOIN public.date
ON public.sales.dateid = public.date.dateid GROUP BY "date".month; 17万件をサマリ
SQLはあっているが、Claudeが嘘をつかないかは別の話 あれ、10月より3月の売上のほうが高いよね ...
検索失敗も... SELECT SUM(pricepaid) AS total_sales FROM public.sales INNER JOIN public.date
ON public.sales.dateid = public.date.dateid WHERE public.date.month = 'Jan'; 1月の合計を教えてと伝えても、すべて大文字にな らず、検索が失敗した。 ※本当は”JAN”で検索してほしかった どうすべきか?
検索失敗の原因:値の仕様による検索失敗 SELECT SUM(pricepaid) AS total_sales FROM public.sales INNER JOIN public.date
ON public.sales.dateid = public.date.dateid WHERE public.date.month = 'Jan'; DBの値がJANとすべて大文字であり検索が失敗した。 どうすべきか?
Optionを追加....しても動かなかった monthとは 3文字で大文字と教えてみた 1月限定で実行すべき SQLを 指定してみた
解決方法1:システム的な指示プロンプトにする SELECT SUM(pricepaid) AS total_sales FROM public.sales INNER JOIN public.date
ON public.sales.dateid = public.date.dateid WHERE public.date.month = 'JAN'; エンドユーザーがつかわない 内部構造を知っているような自然言語指示 ↓ ”JAN” といった具合に、 ダブルクォーテーションでくくると SQL変換がやりやすいのか意図した動きになった 自然言語指示 指示拡張層 knowledge base できればやりたくない...
解決方法2:DB側の定義にコメントをつける COMMENT ON COLUMN public.date.month IS '3-letter uppercase month abbreviation
(e.g. JAN, FEB, MAR...)'; ↑ RedShift のTableにコメントを付けて同期した
knowledge base with structured data store 〜 AWS版のNL2SQLによるRAG構築手段 〜 Users
SQL 生成&実行 Amazon Bedrock Amazon Redshift 返答 DB/Table スキーマ定義 SQL 生成時のメタデータ SQL実行履歴 データの扱われ方を理解 Descriptions テーブルまたは列名へ説明拡張 Inclusions/exclusions SQL 生成の対象または除外にしたい テーブル名や列名を明示 Curated queries 事前に想定される質問と期待される SQL の情報をキュレーションされた クエリとして登録 GenerateQuery API : $2/1000 Query , Generative AI model selection not available Optional 参考:https://qiita.com/hayao_k/items/460bf6aa8b0424eb0d82 解決1 解決2 解決せず... 解決せず...
まとめ • 売上など集計したいビックデータなら NL2SQL ◦ 大量データを1度に扱える ◦ 数値計算ミスが絶対おきない • 文字列など、値を条件に分岐する
SQLは失敗リスク ◦ DB側をきれいな世界に持っていくと成功率向上 • お手軽にお試し可能 ◦ RedShift Serverless $0.00 / month(17万件、数十回の実行) ◦ KnowledgeBase $0.03 / month(数十回の実行)
NL2SQLの世界 生活協同組合コープさっぽろ 2025/03/14 小森一成(@icckx) 第41回 JAWS-UG札幌 勉強会