SQLダイアログの自然言語処理モデルでは、基本的なSQL句(SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BYおよびLIMIT)に変換する問合せがサポートされています。

問合せには、最大3つの異なるエンティティを含めることができます。つまり、最大2つの結合を持つことができます。3つの結合を含む問合せは、ユースケースに応じて正しい結果に解決される場合があります。4つ以上の結合の場合、スキルで正しい結果が得られるようにカスタム・トレーニング・データを追加する必要があります。

SQLダイアログでは、副問合せおよびSET演算子(INTERSECT、UNION、EXCEPTおよびNONE)を含む複雑な問合せはサポートされません。また、英語以外のクエリー、はいまたはいいえの応答を要求するクエリー、代名詞を含むクエリー、およびフォローアップクエリーはサポートしていません。これらおよびその他のSQLダイアログの問合せ制限について学習するには、「SQL問合せのトラブルシューティング」を参照してください。

サポートされていない問合せの中には、データベース・ビューを使用するか、「カスタム属性の追加」の説明に従って仮想属性を作成することで、問題を解決できるものがあります。

SQLダイアログでサポートされる問合せのタイプを説明する表を次に示します。次のデータベース値が使用されます。

従業員表

部門表

SQLダイアログでサポートされる問合せのタイプは次のとおりです。

Oracleデータベースに接続するには、次のステップを実行します。

1. デジタル・アシスタントで、をクリックしてサイド・メニューを開き、「設定」、「追加サービス」、「データ」タブをクリックします。

2. 「+サービスの追加」をクリックします

3. 「新規データ・サービス」ダイアログで、次の基本情報を指定します:

   フィールド名	説明
   データベース・タイプ	「Oracle」を選択します。
   名前	サービスの一意の名前。
   データ・サービスの説明	データベースの説明や目的など、データ・サービス統合のオプションの説明。
   ユーザー名	「データ・サービスをモデル化するための問合せエンティティの作成」の説明に従って、スキル開発者がSQLダイアログ・スキルのコンポジット・エンティティを作成するために必要な表へのアクセス権を付与するユーザー名とパスワードをデータベース管理者に問い合せてください。
   パスワード	ユーザーのパスワード。Oracle Digital Assistantの統合では、パスワードは14文字以上30文字以下である必要があり、大文字、小文字および数字を少なくとも1つ含める必要があります。数字から始めることもできない。

4. データ・サービスがロールベースのアクセス用に構成されている場合、「続行」をクリックしてエンドユーザー認証を構成します。このページのフィールドの説明を次に示します。

   フィールド名	説明
   エンドユーザー認証は必須です	データ・サービスがロールベースのアクセス用に構成されている場合は、このオプションを選択します。
   認証サービス	「設定」→「認証サービス」で構成した認証サービスを選択します。
   エンドユーザー識別子	エンドユーザーIDのタイプを選択します。
   カスタム式	選択したエンド・ユーザー識別子タイプがカスタムの場合は、エンド・ユーザー識別子を表すユーザー・プロファイル変数にFreeMarker式を入力します。 詳細および例は、OICDプロファイル要求の式を参照してください。

5. 「続行」をクリックして、接続詳細を追加します。

6. 「接続の詳細」ページで、接続タイプの「基本」または「クラウドWallet接続」を選択します。

   • 単一ノード・データベースおよびRAC対応データベースの場合、「基本」を選択する必要があります。
   • ATPデータベースに接続する場合は、「Cloud Wallet Connection」を選択する必要があります。

7. 接続タイプが「基本」の場合は、次の値を入力します。この値はデータベース管理者から取得できます:

   フィールド名	説明
   TLS	TLS (Transport Layer Security)を使用して接続を保護する場合は、このスイッチをON位置に移動します。 ノート プライベートCA証明書を使用してデータベースに接続している場合は、このオプションをオンにする必要があります。
   ホスト名	データサービスのホストを入力します。https://接頭辞は省略します。例: example.com
   ポート番号	データベースへのクライアント接続を許可するポート。
   サービス識別子	次のいずれかを行います。 「SID」を選択し、データベース・インスタンスのOracleシステム識別子を入力します。 「サービス名」を選択し、データベースのサービス名を入力します。
   プライベート・エンドポイント	このオプションは、デジタル・アシスタント・インスタンスでプライベート・エンドポイントが構成されている場合にのみ表示されます。 プライベート・エンドポイントに接続してサービスにアクセスする場合は、「プライベート・エンドポイント」トグルを「ON」位置に切り替え、インスタンスに関連付けられているプライベート・エンドポイントのリストから選択します。 (プライベート・エンドポイントを使用すると、パブリック・インターネットから直接アクセスできないサービスにアクセスできます。詳細は、「プライベート・エンドポイント」を参照してください。)

8. 接続タイプが「クラウドWallet接続」の場合は、次の値を入力します。この値はデータベース管理者から取得できます:

   フィールド名	説明
   Walletファイル	クライアント資格証明を含むCloud Walletファイルを見つけて選択するか、フィールドにドラッグ・アンド・ドロップします。
   Walletパスワード	ウォレット・ファイルのダウンロード時に指定したパスワードを入力します。Oracle Digital Assistantの統合では、ウォレット・パスワードは15文字以上30文字以下である必要があり、大文字、小文字、特殊文字および数字を少なくとも1つ含める必要があります。数字から始めることもできない。
   サービス	データベース・サービスの名前を選択します。クエリーが30秒(その時点でタイムアウト)を超えないように、サービスの同時実行性が十分に高いサービスを選択してください。接尾辞が_tpおよび_tpurgentのサービス名は、通常、ここで最も適しています。これらの考慮事項の詳細は、Autonomous Databaseのデータベース・サービス名およびサービス同時実行性を参照してください。
   プライベート・エンドポイント	このオプションは、デジタル・アシスタント・インスタンスでプライベート・エンドポイントが構成されている場合にのみ表示されます。 プライベート・エンドポイントに接続してサービスにアクセスする場合は、「プライベート・エンドポイント」トグルを「ON」位置に切り替え、インスタンスに関連付けられているプライベート・エンドポイントのリストから選択します。 (プライベート・エンドポイントを使用すると、パブリック・インターネットから直接アクセスできないサービスにアクセスできます。詳細は、「プライベート・エンドポイント」を参照してください。)

9. 「拡張プロパティ」ページで、データベースに接続するためにプライベートCA証明書が必要な場合は、「プライベート信頼の使用」トグルをONの位置に切り替え、残りの必須フィールドに入力します。

   フィールド名	説明
   プライベート・トラストの使用	プライベートCA証明書を使用してデータベースに接続している場合は、このトグルをON位置に切り替えます。このスイッチは、「接続の詳細」ページで「TLSの使用」を選択した場合にのみ有効になります。
   証明書リソース	「自己管理」を選択します。
   PEMファイルの選択およびPEMテキストの貼付け	証明書を指定するために、次のいずれかのオプションを選択します。

10. 「サービスの追加」をクリックします

    データベース・スキーマをスキルにインポートして問合せエンティティを作成できるようになりました。これにより、ユーザーは自然言語を使用してデータベースを問い合せることができます。

1. デジタル・アシスタントで、をクリックしてサイド・メニューを開き、「設定」、「追加サービス」、「データ」タブをクリックします。

2. 「+サービスの追加」をクリックします

3. 「新規データ・サービス」ダイアログで、次の基本情報を指定します:

   フィールド名	説明
   データベース・タイプ	MySQLを選択します。
   名前	サービスの一意の名前。
   データ・サービスの説明	データベースの説明や目的など、データ・サービス統合のオプションの説明。
   認証タイプ	データベース管理者は、「デフォルト」、「Kerberos」または「OS」を選択するかどうかを通知します。
   ユーザー名	「データ・サービスをモデル化するための問合せエンティティの作成」の説明に従って、スキル開発者がSQLダイアログ・スキルのコンポジット・エンティティを作成するために必要な表へのアクセス権を付与するユーザー名とパスワードをデータベース管理者に問い合せてください。
   パスワード	ユーザーのパスワード。Oracle Digital Assistantの統合では、パスワードは14文字以上30文字以下である必要があり、大文字、小文字および数字を少なくとも1つ含める必要があります。数字から始めることもできない。

4. 「続行」をクリックして、この表にリストされている接続詳細を構成します:

   フィールド名	説明
   TLS	TLS (Transport Layer Security)を使用して接続を保護する場合は、このスイッチをON位置に移動します。 ノート プライベートCA証明書を使用してデータベースに接続している場合は、このオプションをオンにする必要があります。
   ホスト名	データサービスのホストを入力します。https://接頭辞は省略します。例: example.com
   ポート	データベースへのクライアント接続を許可するポート。
   データベース	データベースの名前
   プライベート・エンドポイント	このオプションは、デジタル・アシスタント・インスタンスでプライベート・エンドポイントが構成されている場合にのみ表示されます。 プライベート・エンドポイントに接続してサービスにアクセスする場合は、「プライベート・エンドポイント」トグルを「ON」位置に切り替え、インスタンスに関連付けられているプライベート・エンドポイントのリストから選択します。 (プライベート・エンドポイントを使用すると、パブリック・インターネットから直接アクセスできないサービスにアクセスできます。詳細は、「プライベート・エンドポイント」を参照してください。)

5. 「拡張プロパティ」ページで、データベースに接続するためにプライベートCA証明書が必要な場合は、「プライベート信頼の使用」トグルをONの位置に切り替え、残りの必須フィールドに入力します。

   フィールド名	説明
   プライベート・トラストの使用	プライベートCA証明書を使用してデータベースに接続している場合は、このトグルをON位置に切り替えます。このスイッチは、「接続の詳細」ページで「TLSの使用」を選択した場合にのみ有効になります。
   証明書リソース	「自己管理」を選択します。
   PEMファイルの選択およびPEMテキストの貼付け	証明書を指定するために、次のいずれかのオプションを選択します。

6. 「サービスの追加」をクリックします

   データベース・スキーマをスキルにインポートして問合せエンティティを作成できるようになりました。これにより、ユーザーは自然言語を使用してデータベースを問い合せることができます。

SQLダイアログ・スキルが自然言語フレーズを基礎となるデータ構造(物理モデル)に関連付けられるようにするには、まず、スキルで処理する必要がある識別された発話(トレーニング・コーパス)を取得し、それらを分析してエンド・ユーザーがエンティティおよび属性を参照する様々な方法を検出します。

たとえば、トレーニング・コーパスに次の発話があるとします。

• 未回収残高がゼロより大きい請求書を表示します。

• 参照12656の未払額はいくらですか?

ここでは、ユーザーがamount_remaining列を参照するために「未回収残高」および「未回収金額」を使用していることがわかります。「参照」は、invoice_numを参照する方法の1つであることがわかります。

トレーニング・コーパスに加えて、ターゲット・ユーザーからの発話のクラウドソース化によって、より多くのフレーズを取得して分析することもできます。

ユーザーがエンティティおよび属性を参照する方法のリストをコンパイルした後、各エンティティおよび属性のプライマリ名に使用する用語を選択します。最も一般的な使用法に最も近い名前にする必要があります。名前を選択するときは、すぐに使えるNLPモデルがドメイン固有の関係を理解できないと考えてください。たとえば、請求書番号と参照が同じものを参照していることは、自動的に理解されません。請求書番号は一般的に使用され、請求書番号や請求番号など、一般的に使用される他の用語にも最も近いため、プライマリ名にします。

残りの用語をシノニムとして扱います。前述の例では、シノニム・リストに参照、請求書番号および請求番号を追加します。

プライマリ名は結果列のヘッダーおよびラベルのデフォルトですが、「プレゼンテーション」タブで変更できます。

リストを使用して、「エンティティ」ページでトレーニング・データを作成します。

• エンティティの「プライマリ名」および「シノニム」を設定するには、エンティティの「構成」タブを開き、「自然言語」を展開します。

• 属性の「プライマリ名」および「シノニム」を設定するには、属性の「自然言語」タブを開きます。

属性を値リストまたは動的エンティティに関連付けることで、自然言語パーサーの精度を向上できます。これは、パーサーが既知の値に基づいて属性を識別するのに役立ちます。属性の「一般情報」タブで「参照エンティティ」を使用して、属性を参照エンティティの値に関連付けます。値リスト・エンティティの場合、エンティティを自動的に作成し、データ・サービスの値をインポートして、参照エンティティとしてすべてを1ステップで関連付けることができます。

値リストと動的エンティティのどちらを使用して値を格納するかを決定する場合は、エンティティがオープンかクローズかを考慮してください。

• オープン・リストは、無限または動的(あるいはその両方)であるリストです。オープン・リストの場合は、値リストではなく動的エンティティを作成および保守することを検討してください。値リストを使用する場合は、少なくとも最も一般的に使用される値が含まれるようにリストをキュレートする必要があります。たとえば、時間の経過とともに増加する可能性が最も高い仕入先リストの場合、最も頻繁に使用される仕入先をリストに含める必要があります。これは、"show the summary flag for Seven Corporation"など、"vendor"という単語を使用しないベンダーに関するクエリーが、その値が値リスト内にない場合には一致しないためです。したがって、最も頻繁に使用される値を少なくとも含めて、正しい変換の頻度を増やします。

• 終了リストは静的有限リストです。これらは、値リスト・エンティティに最適です。

値リストと動的エンティティの両方について、各エンティティ値に単数形と複数形(該当する場合)の両方のシノニムを追加して、エンド・ユーザーが値を参照する方法を指定します。

シノニムは、エンド・ユーザーが通常使用しない値がリストに含まれている場合に特に重要です。たとえば、この有効な支払ステータスのリストを考えてみます。ユーザーは、Y、N、Pを使用するよりも、有給、無給、一部支払などの単語を使用する可能性がはるかに高くなります。これらの単語をシノニムとして追加すると、ユーザーが支払ステータス属性を参照していることがNLPで認識されるようになります。

用語で複数のエンティティ値が記述されている場合は、その用語をそれぞれにシノニムとして追加します。たとえば、NとPは、請求書が未払であることを示します。両方のステータスのシノニムとして「未払」を追加すると、「未払請求書の表示」によって、payment_status値がNまたはPの請求書が取得されます。

動的エンティティの場合、エンティティを作成し、属性の「一般情報」タブで「参照エンティティ」を使用して属性をリストに関連付けます。

値リストの場合、次のステップに従って、データ・サービスから値リストを作成し、エンティティに関連付けることができます:

1. 「エンティティ」ページで、属性を編集し、「一般情報」タブに移動します。

2. 「タイプ」ドロップダウン・リストから、「エンティティ」を選択します。

3. 目的のエンティティが存在しない場合は、ここをクリックして、バックグラウンド・マッピングに基づいて値リスト・エンティティを生成できます。値リストが作成され、データ・サービスから移入され、「参照エンティティ」が新しい値リストを指しています。

4. (オプション)リストから値に一致するユーザー入力の可能性を高めるには、値リスト・エンティティを開き、「あいまい一致」をオンに切り替えます。それ以外の場合は、厳密な一致が使用されます。つまり、ユーザー入力は値およびシノニムと完全に一致する必要があります。たとえば、「車」は「車」と一致しません。

   あいまい一致では、ワード・ステミングを使用して問合せから属性を識別します。たとえば、「pound」は「pounds」、「hold」は「on hold」、「needed approval」は「needs approval」、および「rent-lease」は「rent lease」に一致します。

   ファジー・マッチングは「_」と「?」では機能しないことに注意してください。また、部分一致は機能しません。たとえば、「Seven」は「Seven Corporation」と一致しません。このような文字列の照合を有効にする必要がある場合は、シノニム・リストに追加してください。

5. 「適用」をクリックして変更を保存します。

属性の値が特定のパターンと一致する必要がある場合は、属性を正規表現エンティティに関連付けることで、自然言語パーサーがその属性の値を識別するのに役立ちます。

これは、すべての値が特定のパターンに従う必要があり、有効な値のセットが値リストに対して大きすぎるか無限である場合に役立ちます。たとえば、ip_address属性の場合は、正規表現(\\d{1,2}|(0|1)\\d{2}|2[0-4]\\d|25[0-5])を持つIpAddressという名前の正規表現エンティティに関連付けることができます。

値リストと同様に、モデル内の複数の属性を同じ正規表現に関連付けることができる場合、ユーザーは2つ以上の属性を区別する十分なコンテキストを問合せに指定する必要があります。

正規表現に属性を関連付けるには、次の手順を実行します。

1. 「エンティティ」ページで、「+エンティティの追加」をクリックし、「タイプ」ドロップダウンから「正規表現」を選択して正規表現を入力し、「作成」をクリックします。

   自然言語パーサーが非関連の値を属性に関連付けないように正規表現を作成してください。

2. 正規表現に関連付ける属性を持つエンティティを選択し、属性を編集して「一般情報」タブに移動します。

3. 「タイプ」ドロップダウンから「エンティティ」を選択します。

4. 「参照先エンティティ」ドロップダウンから、正規表現エンティティを選択します。

5. 「適用」をクリックして変更を保存します。

AIトレーナーとして、スキルがOMRQLに変換できない自然言語の発話が発生します。たとえば、モデルでは、プライマリ名と密接に関連していないと思われるドメイン固有のシノニムを処理できない場合があります。もう1つの例は、モデルが2つの類似エンティティを区別できない場合です。この場合、トレーニング・データを使用して、発話のOMRQLへの正しい解析方法をスキルに教えることができます。

トレーニング・データへの追加は、多くの場合、カスタム・トレーニングと呼ばれます。カスタム・トレーニングを使用して、発話からOMRQLにマッピングすることで、完全な発話のコンテキストで単語およびフレーズを属性、エンティティおよびOMRQLキーワードに関連付けるようにモデルに指示します。

修正するシナリオごとに、20個の発話から開始し、必要に応じてさらに追加します。例が多すぎると、モデルが属性および演算子の予測を上回る可能性があるため、類似する品質の低い発話の大きいセットではなく、多様な発話の小さいセットに焦点を当てる必要があります。スキルごとに120の発話の制限があることに注意してください。

OMRQL文のすべての値は、データベースの値と書式と完全に一致する必要があります。たとえば、「Who is the employee whose name is Jones」という発話があるとします。name属性のデータベース値がすべて大文字の場合、name値もすべて大文字である必要があります。「SELECT * FROM Emp WHERE name = 'JONES'」です。

マッピングする発話で実際のデータベース値にシノニムを使用する場合、そのシノニムを値リストの値に定義する必要があり、OMRQLでは実際のデータベース値を使用する必要があります。たとえば、発話が"show the department whose location is the big apple"の場合、dept_loc値リストには"NEW YORK"という値のシノニムとして"big apple"を定義する必要があり、OMRQLは"SELECT * FROM Dept WHERE loc = 'NEW YORK'"である必要があります。

「2022年1月5日の請求書」など、絶対日付を含む発話を追加できますが、相対日付または年のない日付の発話は使用しません。たとえば、発話が「本日期限の請求書」の場合、今日の日付はSELECT * FROM Invoices WHERE due_date = '2022-01-01'としてOMRQLにハードコードされます。また、「今日」などの相対日付を使用すると、相対日付がサポートされていないというエラーが表示される場合があります。

カスタム・トレーニング発話のベスト・プラクティスを次に示します:

• 発話数のバランスをとる:より複雑なシナリオの中には、単純なものよりも多くの発話が必要なものもありますが、シナリオごとの発話数のバランスをとるようにしてください。

• 類似の属性およびエンティティのトレーニングのバランスを調整します:類似の属性が2つあり、そのうちの1つにカスタム・トレーニング・データを提供する必要がある場合は、他方に同じ量のトレーニング・データも指定する必要があります。トレーニング・データが類似する属性の1つにのみ集中する場合、モデルはその属性をそれに対応する属性よりも予測します。同様のエンティティについても同様です。たとえば、支払通貨と請求書通貨は類似の属性です。支払通貨が研修データで過剰に表現されている場合、発話で請求書通貨が要求された場合でも、モデルは支払通貨を予測することがあります。

  類似または密接に関連する2つの属性を区別する方法をモデルに教える必要がある場合は、1つの属性の発話の半分ともう一方の属性の発話の半分を提供することで、重要度の重み付けのバランスを調整します。

  これらの類似の属性を参照する発話を変更します。たとえば、モデルがamount_remainingとamount_paidを区別できるように、発話の対を対比します。

  • 承認済請求書の残額を教えてください
  • 承認済請求書の支払金額を表示
  • 仕入先AADに対する合計支払期日金額の表示
  • 仕入先AADに対する支払済金額の合計を計算します
  • 仕入先AADに対する請求書の未払額はいくらですか
  • 仕入先AADに対する請求書の支払金額をリストします

• プライマリ名またはシノニムに一致する値のトレーニングのバランスを調整します:たとえば、モデルにmanager属性があり、「manager」が従業員のjob属性の値でもあるとします。「マネージャの数」をトレーニング・データに追加する場合は、このトレーニング・データのバランスを、manager属性を使用する発話(「従業員Adam Smithのマネージャは誰か」など)、およびマネージャjobを使用する発話(「すべてのマネージャの表示」など)にする必要があります。このようにして、モデルは2つの使用方法を区別することを学習できます。両方の使用タイプの例を含めない場合、スキルでは一方の使用量が他方の使用量よりも予測される場合があります。

• フレーズの多様化:カスタム・データの多様なフレーズのベスト・プラクティスは、インテント発話のベスト・プラクティスと似ています。

  • 完全な文を使用します。

  • 異なる動詞を使用します。例: view、list、show、tellおよびsee。

  • エンティティ名または属性名に加えて、様々なシノニムおよびパラフレーズを使用します。

  • 異なる代名詞を使用します。例: 見せて、見て、言って、欲しい。

  • 文の構造を変更します。たとえば、属性値を文の先頭、中央および末尾の近くに配置します。

  • 集計を含む発話(AVGなど)がある場合は、他の演算子とともに発話も追加します。

  • 可能な場合は、AND条件およびOR条件を持つgroup by句やwhere句など、様々な句を使用します。

• 値の分散:シナリオの発話で複数の値を使用すると、モデルで異なる値を認識できるようになります。単語の長さが異なる値を含めます。'/'や"-"などの特殊文字を含む一部の値を含めます。'and'などの特殊なキーワードを使用して、いくつかの値を含めます。

• 既知の値と未知の値の組合せを含めます。値リスト属性の場合、属性値の代表的なセット(すべてではない)を使用して、値リスト一致が重要なシグナルであることをトレーニングします。また、クローズ・リストではない値リストには、値リストにない値を含めて、特定のフレーズを属性に関連付けるように指示します。

マップされた発話をトレーニング・データに追加するには:

1. 「トレイン」ボタンに赤いバッジがある場合は、をクリックし、Trainer Tmを使用してトレーニングします。

2. 「エンティティ」ページで、「データセット」タブに移動し、「エンティティの問合せ」をクリックします。

3. 「トレーニング・データ」タブをクリックします。

4. 「発話の追加」をクリックします。

   発話の作成ダイアログが表示されます。

5. 発話を入力し、「続行」をクリックします。

   ダイアログに、発話のOMRQL問合せが表示されます。発話が問合せに変換できない場合、問合せは空白になります。

   スキルがトレーニングされていない場合、発話はOMRQL問合せに変換できないことに注意してください。

6. 問合せを確認し、間違っている場合は修正します。

   OMRQLのキーワードおよび例は、OMRQLリファレンスを参照してください。

7. 「完了」をクリックして、マップされた発話をトレーニング・データに追加します。

スキルにインテントがある場合、またはDA内にある場合、インテントと同様に、スキルではSQL問合せをSQLダイアログの会話にルーティングするために発話が必要です。ルーティング・メカニズムでは、オートコンプリートの提案、トレーニング・データおよび手作りのルーティング・データに加えて、「エンティティ・データセットの問合せ」の「生成されたルーティング・データ」タブから作成した生成されたルーティング発話が使用されます。生成された発話は、論理モデルのすべての問合せエンティティに関する広範囲にわたる質問を表します。

ルーティング・データを生成するには:

1. 「トレーニング」ボタンに赤いバッジがある場合は、をクリックし、Trainer TMを使用してトレーニングします。

2. 「エンティティ」ページで、「データセット」タブに移動し、「エンティティの問合せ」をクリックします。

3. 「生成されたルーティング・データ」タブをクリックします。

4. 「生成」をクリックします

   「ルーティング・データの生成」ダイアログが表示されます。

5. 「エンティティの選択」フィールドで、「すべて」を選択します。ルーティング・データを初めて生成する場合は、すべてのエンティティのデータを生成する必要があります。初期セットを生成した後、必要に応じて特定のエンティティに戻り生成できます。

6. 「生成」をクリックします

   スキルは100の発話を生成し、論理モデルが回答できる質問を反映します。

   
   
   
   図qe-generated-routing-data.pngの説明
   
   

7. 生成されたデータをレビューし、調整が必要なデータを編集します。

   ヒント:

   発話が承認されている場合、その発話は編集できません。承認された発話を変更する場合は、その発話を承認解除して編集し、再度承認します。

8. 必要に応じてエントリを削除し、残りを承認します。

   承認された発話が結合されたルーティング・データに追加されます。発話を編集した場合、「結合ルーティング・データ」タブのルーティング・サブタイプは「調整済」になります。それ以外の場合は、「合成」です。

DAまたはスキルがSQL会話にルーティングしていない有効なSQL問合せがある場合は、「エンティティ・データセットの問合せ」ページの「結合ルーティング・データ」タブから、それらの発話をルーティング・データに追加する必要があります。

手作りのルーティング・データを追加するには:

1. 「トレーニング」ボタンに赤いバッジがある場合は、をクリックし、Trainer TMを使用してトレーニングします。

2. 「エンティティ」ページで、「データセット」タブに移動し、「エンティティの問合せ」をクリックします。

3. 「結合ルーティング・データ」タブをクリックします。

4. 「発話の追加」をクリックします。

   「発話の作成」ダイアログが表示されます。

5. 発話を入力し、テキスト・ボックスの外側をクリックします。

6. 「続行」をクリックします。

7. OMRQL問合せを確認して、その結果が問合せに応答することを確認します。そうでない場合は、問合せを修正し、「再解釈」をクリックします。OMRQL問合せキーワードについては、OMRQLリファレンスを参照してください。

8. 「完了」をクリックします

   発話は、ルーティング・サブタイプが「手作業」に設定されているデータに追加されます。

スキルでは、エンティティの結果を表、フォームまたは表フォームとして表示できます(行を展開してフォーム・モードで詳細を表示できます)。エンティティの「プレゼンテーション」タブのレイアウト変換フィールドを使用して、結果を各モードに表示するタイミングを構成します。

デフォルトでは、行数が「この行数以下にフォーム・レイアウトを使用」に指定したしきい値を超えないかぎり、スキルはレスポンスの各行をフォームとして表示します。フォーム・モードおよび表モードのレスポンスの例を次に示します。

図sql-results-form.pngの説明

図sql-results-table.pngの説明

列数がしきい値を超える場合、スキルには表フォームが表示されます。表フォームでは、指定した数の列のみが表示され、ユーザーはフォームを展開して他の属性を表示できます。しきい値を指定するには、「列数がこの数を超える場合に表フォーム・レイアウトに切替え」を使用します。列しきい値2の表フォーム・レイアウトの例を次に示します。

図sql-results-table-form.pngの説明

デフォルトでは、フォーム・モードでは、すべての結果属性が1つ下に表示されます。部屋を保存するには、「フォーム・レイアウトの水平セクション数」を2に設定して、2つの属性列を表示できます。

デフォルトでは、スキルは結果タイトルに問合せエンティティの名前を使用しますが、「プレゼンテーション」タブの「表示名」を使用して別のタイトルを設定できます。

表示名を設定した後は、フィールドをクリアできないことに注意してください。

ユーザーの発話で指定されていないスキルで使用するデフォルトのソート順序を指定できます。デフォルトを設定するには、エンティティの「一般」タブに移動し、「属性順序の追加」をクリックして属性を選択し、その順序(昇順または降順)を選択します。「属性順序の追加」をクリックして、ソート順序にさらに属性を追加できます。

発話で属性が指定されない場合は、結果にいくつかの必須フィールドが含まれる可能性があります。エンティティの「プレゼンテーション」タブで「デフォルト属性」を使用して、これらのフィールドを指定できます。たとえば、invoicesエンティティの場合、名前が付けられていない場合はinvoice_num, invoice_dateおよびinvoice_amountを表示できます。

問合せエンティティ・タイプの属性は、デフォルトの属性リストに追加できません。

発話で特定の属性が識別される場合は、リクエストされた属性のみでなく、一部のコンテキストも結果に含めることができます。たとえば、誰かが「請求書金額の表示」を入力した場合、invoice_numなどの識別コンテキストではなく、invoice_amount値のみを表示してもデータは意味がありません。エンティティの「プレゼンテーション」タブで「最小属性」を使用して、最小属性を識別します。

問合せエンティティ・タイプの属性は、最小属性リストに追加できません。

エンティティの「プレゼンテーション」タブの「ページ当たりの最大行数」を使用して、一度に表示する行数を設定します。

ユーザーは、ボタンをクリックして結果をページングできます。

グローバル・レベルと行レベルの両方で、問合せエンティティの結果にボタンとリンクを追加できます。各行に行アクションが表示され、結果の下にグローバル アクションが表示されます。

たとえば、従業員エンティティの場合、会社の従業員検索ページにリンクするグローバル アクションを追加できます。行レベルでは、従業員の部門に関するクエリーなど、共通のフォローアップ クエリーに対するアクションを追加できます。

エンティティの「プレゼンテーション」タブからアクションを追加します。複数の異動区分がある場合は、その異動区分の表示順序を指定できます。QUERYアクション・タイプの場合、OMRQL問合せを指定する必要があります。URLアクション・タイプの場合、URLを設定する必要があります。

行レベルのフォローアップ・アクションの場合、${row.attributeName}を使用して各行の属性値を参照できます。たとえば、select * from Emp WHERE dept.loc = "${row.loc}"です。実行時に、各行のボタンの値は問合せごとに異なります。この構文は、行レベルのアクションでのみ使用できます。

オプションで、アクションが表示されるタイミングを制限できます。たとえば、従業員の直属部下を表示する行アクションを設定できます。これは、従業員の職務が管理者の場合のみ表示されます。そのためには、「可視性式」を「オン」に切り替えて、${row.job = 'MANAGER'}などのFreeMarker式を指定します。

独自のカスタム属性を追加して、導出値や計算値などの追加情報を表示できます。

1. エンティティ・ページの「属性」タブで、「+属性の追加」をクリックし、正規の名前とタイプを指定します。

2. 「自然言語」タブで、プライマリ名を指定し、オプションでシノニムを追加します。

3. 「バックエンド・マッピング」タブで、「SQL式」を選択し、式を追加します。

式が列を参照する場合は、物理モデル(データベース・スキーマ)の列名を使用し、${alias}を先頭に付加します。たとえば、invoicesエンティティの場合、${alias}invoice_amount + ${alias}discount_takenという式でamount_to_pay属性を追加できます。ここでは:

• invoice_amountおよびdiscount_takenは、invoices表の既存の物理列名です。
• 新しい導出列amount_to_payは、invoice_amountおよびdiscount_taken物理列の値の合計です。

この表を使用して、属性に使用するタイプを決定できます。

スキルでSQL問合せ結果の表示方法を動的に変更する場合は、データ問合せイベント・ハンドラをカスタム・コンポーネント・パッケージに追加し、パッケージをカスタム・コンポーネント・サービスとしてスキルに追加してから、エンティティをエンティティの「プレゼンテーション」タブの特定のハンドラに関連付けることができます。スキルは、その問合せエンティティがFROM句の最初の名前付きエンティティ(ルート・エンティティ)である場合に、エンティティのデータ問合せイベントをトリガーします。

たとえば、ヘッダー・テキストに行数を動的に追加したり、合計を表示する行を表に追加したり、属性を表示または非表示にするタイミングを決定できます。

データ問合せイベント・ハンドラの作成方法について学習するには、「SQL問合せイベント・ハンドラの記述」を参照してください。

次の表に、注意する必要があるSQLダイアログの一般的な制限の概要を示します。これらの制限には回避策はありません。

スキルの「インサイト」ページには、SQLダイアログ・スキルのパフォーマンスを測定し、改善を行う場所を決定するために使用できるいくつかのメトリックがあります。

ビジネス・アナリストとして、「概要」タブの次のデータ問合せメトリックに関心がある場合があります:

• パフォーマンス: ステータス別会話トレンド(折れ線)には、特定の期間における会話の数、およびトラフィックが進行中、停止中または横向きのいずれであるかが表示されます。

• 「問合せの修正」と「不正な問合せ」の比率は、ボット・ユーザーが発話をSQL問合せに変換する精度にどの程度満足しているかを示します。

• 「完了」と「未完了」の会話の比率は、技術的な問題がユーザーのエクスペリエンスに与える影響の範囲を示します。

• 「合計会話」と「未解決(OOD/OOS)問合せ」の比率は、スキルがエンド・ユーザーの期待を満たす範囲を測定するのに役立ちます。

• 「タイプ別会話トレンド」と「会話合計」と「データ問合せ会話」の比率は、SQL問合せの発話の割合を示しています。

• データ問合せエンティティには、問合せが最も多いエンティティが表示されます。

AIトレーナとして、「会話」タブでユーザー・メッセージを調べて、改善の余地を見つけることができます。たとえば、次のユーザー・メッセージを確認できます。

• タイプ: インテント、結果: 不完全ユーザー・メッセージは、発話のSQL問合せへの変換に関する問題を示します。多くの場合、これらの問題を修正するには、シノニムを追加するか、より複雑な問合せの場合は、マップされた発話を問合せエンティティ・データセットに追加します。これらのメッセージを表示するには、「エラー」ドロップダウン・リストから「システム処理エラー」を選択します。

• タイプ: インテント、インテント: unresolvedIntentユーザー・メッセージは、スコープ外の発話と、スキルがデータ問合せ発話として認識しない発話の両方を示します。有効なデータ問合せであるが、スキルでは認識されない発話の場合、多くの場合、シノニムを追加したり、問合せデータセットで発話をOMRQLにマップすることで、問題を修正できます。

• タイプ: データ問合せ、エンティティには、問合せエンティティ別のユーザー・メッセージが表示されます。

• タイプ: データ問合せ、結果: 不正解は、ユーザーが誤った結果を返したと判断したメッセージを示します。結果が正しくないことを確認し、正しくない場合は、シノニム、値リストおよび問合せデータセット・エントリを適宜追加する必要があります。

AIトレーナとして、ある領域を改善しても別の領域に悪影響を及ぼさないように、バッチ・テストを作成することをお薦めします。バッチ・テストを使用して、論理モデルの変更がカスタム・トレーニングやSQL会話へのルーティングに悪影響を及ぼさないようにすることもできます。

インテント発話のバッチ・テストと同様に、収集した実際の問合せの約20%を、問合せバッチ・テストに使用するように確保できます。バッチ・テストは、論理モデル、カスタム・トレーニングまたはルーティング・データに変更を加えた後だけでなく、定期的に実行できます。

各テスト・ケースはテスト・スイートに属している必要があるため、テスト・ケースを作成する前に、失敗テスト、ドメイン内テスト、ドメイン外テストなどの問合せテストのいくつかの要素を反映するテスト・スイートを作成することをお薦めします。デフォルト・テスト・スイートと呼ばれるスイートが用意されています。他のテスト・スイートをまだ作成していない場合は、このテスト・スイートにテスト・ケースを割り当てることができます。

テスト・ケースをバッチ・テストに追加するには、次の2つの方法があります。

• 問合せテスターから発話をテストした後、「テスト・ケースとして保存」ドロップダウンからテスト・スイートを選択して、そのスイートに保存できます。

• バッチ・テスターの「テスト・スイート」タブで「+テスト・ケース」をクリックできます。

バッチ・テスターにアクセスするには:

1. 「エンティティ」ページで、「問合せのテスト」をクリックします。

   問合せテスターが開きます。

2. 「テスト・ケースに移動」をクリックします。

   「テスト・スイート」タブで、テスト・スイートを選択し、すべてのテスト・ケースを実行するか、特定のケースを選択して実行します。結果は、「テスト結果」ページに表示されます。テストが完了するまでに時間がかかります。「進行中」に0と表示されると、実行が完了したことがわかります。

エンティティのリンクを除き、OMRQLコンポーネントはSQLに似ています。SQL JOINのかわりに、リンク属性のペアを使用してエンティティを別のエンティティにリンクします。リンク属性には、エンティティ間の関係を定義するプライマリ名とシノニムがあります。たとえば、1-1の関係を持つ従業員/部門属性リンクには、プライマリ名"department"およびシノニム"works in"、"belongs to"および"team"を指定できます。1対多関係を持つ部門/従業員属性リンクには、プライマリ名"employees"およびシノニム"members"および"workers"を指定できます。

一般的な主キー/外部キー・リンク属性の他に、次のタイプのリンク属性も指定できます。

• 複数のセマンティック関係を定義する、あるエンティティから別のエンティティへの複数のリンク属性。
• 自己結合を意味するエンティティからそれ自体へのリンク属性。
• 多対多結合による交差表のリンク属性

アスタリスク(*)は、ユーザーがソート基準を指定せずに何かをオーダーするよう求める場合にORDER BYとともに使用されます。たとえば、"show the top 10 employees" (順序付けが必要な属性が不明)。バックエンドは、*をデフォルトの事前指定属性(measure_by)に置き換えます。