TiDBのChat2Query：SQLなしで瞬時にビジネスインサイトを実現

もし、データと同僚のように対話できるとしたらどうでしょう？複雑なSQLクエリや高度なデータ分析ツールは必要ありません。ただデータに質問を投げかけるだけで、即座に明確な答えが返ってくるのです。魔法のように聞こえますよね？でも、実際には魔法ではありません。それがTiDBのChat2Query (チャット・ツー・クエリ) であり、ビジネスがデータを探索し、理解する方法を革新しているのです。

このブログでは、Chat2Queryがどのように機能するのか、そしてその背後にあるText2SQLの技術、さらになぜこれがビジネスのインサイト取得方法を変革することに成功したのかについてご紹介します。前回のブログでは、Chat2Queryの最新の進展や業界ベンチマークにおけるパフォーマンス (Spiderベンチマークで86.30、BIRDベンチマークでトップ4) についても触れましたので、まだご覧になっていない方は、より詳細な背景を知るためにぜひそちらもチェックしてみてください。

それでは、始めましょう！

Chat2Queryとは？

専門用語や複雑なクエリは忘れてください。Chat2Queryを使えば、普通の言葉で質問をして、データから即座に答えを得ることができます。

• 「前四半期の売上はどうでしたか？」と知りたかったり
• 「どの製品カテゴリーが最も好調でしたか？」と疑問に思ったり
• あるいは｢今月の顧客からのクレームの傾向は？｣ と考えたりするかもしれません。

こんな質問を簡単な言葉で入力するだけで、Chat2QueryがそれをSQLに変換し、データを取得して、視覚的にわかりやすい形式で表示してくれます。まるでデータが直接あなたに話しかけてくるような感覚です—SQLは一切不要です。

Chat2Queryはどのように機能するのか？

驚くほどシンプルでパワフルです。

1. データコンテキストの充実

最初に、Chat2Queryはあなたのデータを把握する必要があります。これを実現するために、リレーショナルデータベースとベクトルデータベースの両方を使用してデータベースを分析します。このハイブリッドなアプローチにより、Chat2Queryはデータベースの構造や、テーブル、カラム、エンティティ間の関係を理解できるようになります。ベクトルデータベースは、データ間の関係をより深く理解するために、高次元で複雑なデータを格納する役割を果たします。Chat2Queryがデータについて知っていることが多ければ多いほど、より正確で高度な分析結果を提供できるようになります。

2. 質問をする

データコンテキストが充実した後は、質問を始めることができます。Chat2Queryは、その質問をSQLクエリに変換し、データを取得して答えを返します。通常は、理解しやすいように便利なチャートやグラフが添えられて表示されます。

図1. Chat2Queryの仕組み

なぜChat2Queryはこれほど効果的なのか

Chat2Queryが効果的に機能するためには、データベースのスキーマを理解する必要があります。そこで登場するのが ｢Understand db (データベースを理解する)｣ です。これは、Chat2Queryにデータのロードマップを与えるようなもので、テーブル、カラム、エンティティ間の関係を理解するのに役立ちます。

• なぜこれが重要なのか：このステップだけで、SpiderのようなベンチマークでSQLの精度が2～3%向上することができます。少しの改善かもしれませんが、大規模なデータセットを扱う際には非常に大きな意味を持つのです。

図2. dbを理解する

プロンプトの最適化：プロンプトエンジニアリング

システムに質問を投げかけるだけでは、完璧に動作するとは限りません。だからこそ、私たちはプロンプトを工夫して、Chat2Queryが確実に正確な結果を出すようにしています。Chain of Thought (COT) やRetrieval Augmented Generation (RAG) といった高度な技術を使用して、システムが質問を段階的に論理的に処理するように導き、可能な限り正確なSQLを生成できるようにしています。

• なぜこれが重要なのか：COTとRAGの組み合わせにより、Chat2QueryはSpiderやBIRDなどのベンチマークを安定して高評価でクリアしています。この組み合わせこそが、その優れたスコアを実現する秘密の要素なのです。

図3. プロンプトエンジニアリングに関わる主なステップ

後処理によるファインチューニング

高度な技術であるLLM (大規模言語モデル) を使用しても、時にはハルシネーションが発生することがあります。そこで、私たちは後処理の際にマルチエージェントによるるコラボレーション・メカニズムを使用しています。このシステムは、専門家のチームが生のSQL出力をレビューし、矛盾点を特定してクエリを改良し、精度を向上させるように機能します。

マルチエージェントのコラボレーション・メカニズムは、モデルに何かが不足している場合でもシステムの他のコンポーネントが問題を発見し、必要な調整を行います。これにより、Chat2Queryによって生成されたSQLクエリの信頼性が大幅に向上します。

• なぜこれが重要なのか：この後処理メカニズムはマルチエージェントシステムとともに、SQLクエリの全体的な精度を2～4%向上させます。これによりエラーが減少し、出力が安定して一貫性を保ち、実用的なインサイトに繋がるのです。

図4. 後処理の様子

実際の使用例：Chat2Queryがよりスマートな意思決定を可能にする理由

では、次にChat2Queryがどのようにビジネスに実際の変化をもたらしているのかについてお話ししましょう：

• 売上パフォーマンス：｢今月の売上は先月に比べてどれだけ増加したか？｣ と尋ねることで、営業戦略を調整するために必要なデータを即座に取得できます。レポートを待ったり、データを手動で取得する必要はもうありません。
• 顧客インサイト： 顧客の声を迅速に発見できます。｢今月の最も多かった顧客からの苦情は何ですか？｣ と尋ねることで、改善が必要な領域を特定し、サービスの向上につなげられます。
• サプライチェーンの最適化： 在庫を把握するために、｢どの製品が安全在庫レベルを下回っているか？｣ や｢先週の遅延の発生原因は何か？｣ と尋ねることで、サプライチェーン戦略を即座に調整できます。
• 財務報告：市場の変動を引き起こした要因を知りたい場合、｢今週、市場の変動を引き起こした主な要因は何か？｣ と尋ねることで、競合他社に先んじるための詳細なインサイトが得られます。

未来を見据えて：Chat2Queryの展望

Chat2Queryはまだ進化の途中であり、私たちはその改善に継続的に取り組んでいます。Text2SQLをさらに正確で強力にするための新しい技術や最適化方法を探求しています。私たちの目標は、技術的なバックグラウンドに関係なく、誰でも複雑な分析にアクセスできるように、ビジネスがデータと簡単にやり取りできる方法をさらにシンプルにしていくことです。

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