Presto のデータをAI アシスタントのPEP から利用する方法

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
AI アシスタントPEP から Presto のデータに連携し、チャットボットでリアルタイムPresto のデータを使う方法



CData API Server と ADO.NET Provider / JDBC Driver for Presto を使って、AI アシスタントPEP(https://pep.work/) から Presto に接続して、チャットボットでリアルタイムPrestoデータを使った応答を可能にする方法を説明します。

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • Trino v345 以降(旧 PrestoSQL)および Presto v0.242 以降(旧 PrestoDB)のデータにアクセスできます。
  • Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
  • 最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。


はじめに


API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなPresto OData サービスを作成していきましょう。

Presto への接続

PEP からPresto のデータを操作するには、まずPresto への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「Presto」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、Presto への接続設定を行っていきましょう! 接続設定
  5. Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

    TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

    LDAP で認証

    LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

    • AuthScheme: LDAP に設定。
    • User: LDAP で接続するユーザー名。
    • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

    Kerberos 認証

    KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

    • AuthScheme: KERBEROS に設定。
    • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
    • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
    • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
    • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
    • User: Kerberos のユーザー。
    • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

  • AuthScheme: LDAP に設定。
  • User: LDAP で接続するユーザー名。
  • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

  • AuthScheme: KERBEROS に設定。
  • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
  • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
  • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
  • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
  • User: Kerberos のユーザー。
  • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でPresto にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

Presto 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、Presto のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でPresto への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でPresto データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のPresto データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

オンプレミスDB やファイルからのAPI Server 使用(オプション)

オンプレミスRDB やExcel/CSV などのファイルのデータを使用する場合には、API Server のCloug Gateway / SSH ポートフォワーディングが便利です。是非、Cloud Gatway の設定方法 記事を参考にしてください。

PEP でPresto のデータをチャットで使う設定

前項まででAPI ができたので、ここからはPEP 側での設定作業です。

PEP でPresto のAPI をコールするシナリオを作成

PEP 側ではあらかじめSlack などのアプリケーションを構成しておきます。ここにAPI Server をコールするAI アシスタントのシナリオを追加していきます。

PEP
  • 「会話編集」→「シナリオ」に移動し、新しいシナリオを作成します。
  • PEP
  • シナリオ名を入力します。この例では、条件はSlack Homeを 選択しています。
  • PEP
  • 「新規作成」ボタンをクリックすると、以下のようなシナリオエディタ画面に移動します。これでシナリオを作成する準備ができました。
  • PEP

Presto のAPI の接続箇所の設定

具体的にAPI連携を含めたシナリオを作っていきます。

  • 最初に検索したい文字列を受け取るための対話ノードを配置して、以下のように構成します。
  • PEP
  • ポイントは分岐条件で「以下のすべての会話」、発言内容の記憶で「film_name」として、会話した内容を変数に保存することです。
  • PEP
  • 対話ノードを配置したら、APIノードを追加して、対話ノードから接続していきます。
  • PEP
  • APIノードでは、以下のように CData API Server へのリクエストを構成します。
    ポイントは2つです。CData API Server は Filter 機能によって、取得するデータを絞り込むことができます。その指定が「$filter=contains(title,'{{ state.scenario_4.form.film_name }}')」の部分です。 「{{ state.scenario_4.form.film_name }}」は直前の対話ノードで設定した変数をパラメータとして渡しています。「scenario_4」はPEP のシナリオIDですので、作成したシナリオに合わせて変更してください。
  • HTTPヘッダーにAPI Server のユーザートークンを指定します。
    • API名:任意の名前を設定
    • URL:http://apiserverurl/api.rsc/film_list?$filter=contains(title,'{{ state.scenario_4.form.film_name }}')
    • HTTPメソッド:GET
    • Content-Type:JSON
    • HTTPヘッダー:キー「x-cdata-authtoken」、値「予め取得したAPI Serverのトークン」を指定
  • PEP

これで保存すると、API ノードが使えるようになります。

取得したPresto からのレスポンスの表示方法

最後に後続の対話ノードを構成し、取得した検索結果を表示します。

PEP

対話ノードの応答文には、以下のような文章を埋め込みます。

検索結果は以下のとおりです。

    {% for item in state.scenario_4.api_response.film_search.value %}
    フィルムID:{{ item.FID }}
    タイトル : {{ item.title }}
    値段:{{ item.price }}
    カテゴリー:{{ item.category }}
    俳優: -----

    {% endfor %}
  
PEP

ここでポイントになるのは、API Server から受け取るJSONのレスポンスの分解方法です。 API Server のレスポンスはオブジェクト直下にvalueという配列要素があり、このレスポンスは「{{state.scenario_4.api_response.film_search.value}}」の形でアクセスできます。
設定イメージ:state.シナリオID.api_response.APIノード名.value
これを「FOR」での繰り返し処理で取得して、文章として表示する仕組みになっています。

PEP

これで設定は完了です。実際に動かしてみると、Presto →API Server → PEP 経由でデータを取得して表示していることがわかるかと思います。

CData API Server の無償版およびトライアル

CData API Server は、無償版および30日の無償トライアルがあります。是非、API Server ページ から製品をダウンロードしてお試しください。

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