LlamaIndex を使って Python でCertinia データに自然言語でクエリを実行する方法

CData Python Connector for Certinia を使用して、Certinia からリアルタイムデータへのクエリを開始しましょう。LlamaIndex と AI の力を活用して、複雑な SQL クエリを書くことなく、シンプルな自然言語でインサイトを取得できます。意思決定を強化するリアルタイムデータアクセスのメリットを享受しながら、既存の Python アプリケーションと簡単に統合できます。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理により、Python でリアルタイムのCertinia のデータを操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Python から複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルターや集計などのサポートされた SQL 操作を直接 Certinia にプッシュし、埋め込み SQL エンジンを使用してサポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）をクライアント側で処理します。

トレンド分析、レポート作成、データの可視化など、CData Python Connector を使用すれば、リアルタイムのデータソースの可能性を最大限に活用できます。

概要

LlamaIndex を使用して、CData Python Connector forCertinia のデータでリアルタイムデータにクエリを実行する方法の概要です：

• ロギング、データベース接続、NLP に必要な Python、CData、LlamaIndex モジュールをインポートします。
• アプリケーションからの API リクエストを認証するための OpenAI API キーを取得します。
• CData Python Connector を使用してリアルタイムのCertinia のデータに接続します。
• OpenAI を初期化し、自然言語クエリを処理するための SQLDatabase と NLSQLTableQueryEngine のインスタンスを作成します。
• クエリエンジンと特定のデータベースインスタンスを作成します。
• 自然言語クエリ（例：「最も稼いでいる従業員は誰ですか？」）を実行して、データベースから構造化されたレスポンスを取得します。
• 取得したデータを分析してインサイトを得て、データドリブンな意思決定に役立てます。

必要なモジュールのインポート

CData、データベース接続、自然言語クエリに必要なモジュールをインポートします。

import os
import logging
import sys

# ロギングの設定
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, force=True)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

# CData と LlamaIndex に必要なモジュールをインポート
import cdata.certinia as mod
from sqlalchemy import create_engine
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.core import SQLDatabase
from llama_index.llms.openai import OpenAI

OpenAI API キーの設定

OpenAI の言語モデルを使用するには、API キーを環境変数として設定する必要があります。システムの環境変数で OpenAI API キーが利用可能であることを確認してください。

# 環境変数から OpenAI API キーを取得
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

''または、コード内で直接 API キーを追加することもできます（ただし、セキュリティリスクのため、本番環境ではこの方法は推奨されません）：''

# API キーを直接設定（本番使用には非推奨）
OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

データベース接続の作成

次に、必要な接続プロパティを含む接続文字列を使用して、CData Connector で Certinia への接続を確立します。

Certinia 接続プロパティの取得・設定方法

デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。サンドボックスアカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。User にサンドボックスのユーザー名を指定してください。

Certinia への認証

Certinia への接続に使用できる認証方法は以下のとおりです。

• ログイン認証
• SSO
• OAuth

ログインおよびトークン

User およびPassword をログインクレデンシャルに設定します。さらにSecurityToken を設定します。SecurityToken については、信頼できるIP アドレスに利用中のIP を追加することで指定する必要がなくなります。

セキュリティトークンを無効にするには、以下の手順を実行してください。

1. Certinia にログインして、「設定」セクションの「Quick Find」ボックスに「Network Access」と入力します。
2. 使用しているIP アドレスを信頼できるIP アドレスのリストに追加します。

セキュリティトークンの取得には、以下を実行してください。

1. Certinia の個人情報設定用ページを開きます。
2. セキュリティトークンリセット用のリンクをクリックすると、トークンが指定したメールアドレスに送信されます。
3. 取得したセキュリティトークンを、SecurityToken 接続プロパティに指定するか、Password に追加してください。

OAuth

すべてのOAuth フローで、AuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

Certinia への接続

# CData Python Connector for Certinia を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_certinia_2:///?User=User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")

OpenAI インスタンスの初期化

OpenAI 言語モデルのインスタンスを作成します。ここで、temperature やモデルバージョンなどのパラメータを指定できます。

# OpenAI 言語モデルインスタンスを初期化
llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo")

データベースとクエリエンジンの設定

SQL データベースとクエリエンジンを設定します。NLSQLTableQueryEngine を使用すると、SQL データベースに対して自然言語クエリを実行できます。

# SQL データベースインスタンスを作成
sql_db = SQLDatabase(engine)  # すべてのテーブルを含む

# 自然言語 SQL クエリ用のクエリエンジンを初期化
query_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_db)

クエリの実行

これで、リアルタイムのデータソースに対して自然言語クエリを実行できます。この例では、最も稼いでいる従業員上位 2 名をクエリします。

# クエリ文字列を定義
query_str = "Who are the top earning employees?"

# クエリエンジンからレスポンスを取得
response = query_engine.query(query_str)

# レスポンスを出力
print(response)

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