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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
Python で LlamaIndex を使用してリアルタイムのJSON servicesに自然言語でクエリを実行。

CData Python Connector for JSON を使用して、JSON 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JSON services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 JSON 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 forJSON services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JSON services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.json 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 JSON への接続を確立します。

データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

  • Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
  • FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
  • Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

  • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
  • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のJSON への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

JSON への接続

# CData Python Connector for JSON を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_json_2:///?User=URI=C:/people.json;DataModel=Relational;")

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)

CData Python Connector for JSON の無料 30 日間トライアルをダウンロードして、リアルタイムデータへのシームレスなクエリを始めましょう。自然言語処理の力を体験し、データから貴重なインサイトを引き出してください。

はじめる準備はできましたか？

JSON Connector のコミュニティライセンスをダウンロード：

 ダウンロード

詳細：

JSON Icon JSON Python Connector お問い合わせ

JSON へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにJSON をシームレスに統合。

この記事の内容

関連記事