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Lenguaje natural a SQL en el editor de consultas de Azure Portal (versión preliminar)

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Se aplica a: Azure SQL Database

Una de las capacidades de Microsoft Copilot en Azure SQL Database (versión preliminar), la experiencia de lenguaje natural a SQL en el editor de consultas de Azure Portal traduce consultas en lenguaje natural a SQL, lo que hace que las interacciones con la base de datos sean más intuitivas.

En este artículo, descubrirá cómo escribir indicaciones en lenguaje natural para generar consultas T-SQL mediante Copilot en el editor de consultas de Azure Portal.

Advertencia

Copilot es un conjunto de experiencias en versión preliminar con tecnología de modelos de lenguaje grandes (LLM). La salida generada por Copilot puede contener imprecisiones, sesgos u otro contenido no deseado. Como sucede con cualquier modelo de IA generativa, los seres humanos deben revisar la salida producida por Copilot antes de su uso.

Consulta de lenguaje natural a SQL

Las capacidades de Copilot en Azure SQL Database utilizan nombres de tablas y vistas, nombres de columnas, y metadatos de clave principal y clave externa para generar código T-SQL. Copilot no usa valores de datos para generar sugerencias de Transact-SQL.

A continuación, revise el código T-SQL generado y puede elegir ejecutar la sugerencia de código.

Esta integración significa que Copilot puede responder a preguntas con indicaciones, como:

  • Which agents have listed more than two properties for sale?
  • Tell me the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank
  • Incluso escenarios avanzados, como Show me a pivot summary table that displays the number of properties sold in each year from 2020 to 2023

Requisitos previos

Importante

Revisa estos términos de la versión preliminar antes de usar lenguaje natural en SQL.

Generación de una consulta

Puede encontrar Copilot integrado con el editor de consultas de Azure SQL Database.

  1. En la barra de herramientas del editor de consultas, seleccione el botón Iniciar copilot insertado.
  2. En la lista desplegable Selección de tabla, seleccione la tabla y las vistas que debe tener en cuenta Copilot.
  3. Escriba la pregunta en el cuadro de entrada. Cuando esté listo, seleccione el botón Generar consulta. Esto generará la instrucción de código T-SQL sugerida.
  4. Seleccione Aceptar o Rechazar para la consulta T-SQL generada.
  5. Para ejecutar la consulta T-SQL generada, seleccione Ejecutar o puede editar la indicación y volver a generar código nuevo. Esta regeneración anexará y no reemplazará ningún código existente en la ventana del editor de consultas.

Proporcionar comentarios

Usamos comentarios sobre consultas generadas para ayudar a mejorar las capacidades de Copilot en Azure SQL Database. Estos comentarios son cruciales para mejorar la calidad de las sugerencias.

  1. Para enviar comentarios sobre las consultas, seleccione los pulgares hacia arriba o abajo debajo del botón Generar consulta .
  2. En el cuadro de diálogo de comentarios, indique la naturaleza de los comentarios, una descripción de lo que salió bien o mal y, a continuación, una opción para compartir sus indicaciones con Microsoft.
  3. Seleccione Submit (Enviar).

Escritura de mensajes eficaces

Estas son algunas sugerencias para escribir mensajes eficaces.

  • Al crear indicaciones, asegúrese de empezar con una descripción clara y concisa de la información específica que busque.

  • El lenguaje natural a SQL depende de nombres de tabla y columna expresivos. Si la tabla y las columnas no son expresivas y descriptivas, es posible que Copilot no pueda construir una consulta significativa.

  • Use el lenguaje natural que se aplica a los nombres de tabla y vista, los nombres de columna, las claves principales y las claves externas de su base de datos. Este contexto ayuda a Copiloto a generar consultas precisas. Especifique las columnas que desea ver, las agregaciones y los criterios de filtrado de la manera más explícita posible. Copilot debe ser capaz de corregir errores tipográficos o comprender el contexto una vez que se ha dado el contexto del esquema.

  • Para evitar ambigüedad o selecciones de tablas incorrectas, considere la posibilidad de filtrar las tablas específicas de interés en la lista desplegable de selección de tablas.

  • Evite lenguaje ambiguo o demasiado complejo en los mensajes. Simplifique la pregunta al tiempo que mantiene su claridad. Esta edición garantiza que Copilot pueda traducirlo de forma eficaz a una consulta T-SQL significativa que recupere los datos deseados de las tablas y vistas asociadas.

  • Actualmente, el lenguaje natural a SQL admite el idioma inglés a T-SQL.

  • Las indicaciones de ejemplo siguientes son claras, específicas y están adaptadas a las propiedades del esquema y la base de datos, lo que facilita a Copiloto generar consultas Transact-SQL precisas:

    • Show me all properties that sold last year
    • Count all the products, group by each category
    • Show all agents who sell properties in California
    • Show agents who have listed more than two properties for sale
    • Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank
    • Show me a pivot summary table that displays the number of properties sold in each year from 2020 to 2023

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