前提条件
AI Generator を使用する前に、Connect AI 内でコネクションを適切に設定する必要があります。コネクションの設定について詳しくは、Sources を参照してください。AI Generator 内にある、事前に作成されたコネクションを選択してクエリを実行できます。AI Generator
ジェネレータにアクセスするには、Data Explorer ページ右上にあるAI Generator をクリックします。
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Connection リストからConnect AI コネクションを選択します（2コネクションまで）。
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Schemas リストから、クエリを実行するスキーマを選択します（2スキーマまで）。コネクションを1つ選択し、そのコネクションにスキーマが1つしかない場合、AI ジェネレータはそのスキーマを自動的に選択することに注意してください。
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Tables リストから、クエリを実行するテーブルを選択します（2テーブルまで）。
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SQL Prompt テキストボックスに、データに対して実行するクエリを説明するプレーンテキストの説明を入力します。
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Generate SQL をクリックします。AI によって生成されたSQL ステートメントが、コードボックスに表示されます。
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Execute をクリックします。データエクスプローラーのSQL ボックスにクエリがコピーされます。Copy をクリックしてSQL クエリをコピーし、手動でペーストすることもできます。
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再度Execute をクリックして、データに対してクエリを実行します。結果は、データエクスプローラーのSQL ボックスの下に表示されます。
セキュアなクエリ生成
コネクションを選択すると、そのコネクションで使用可能なテーブルがTables リストに追加されます。入力されたプレーンな文章は、選択したテーブルのメタデータ（カラム名のみ）とバンドルされ、プロンプトとしてMicrosoft Azure OpenAI エンドポイントに送信されます。セキュリティ上の理由から、このメタデータ以上のデータはAzure に送信されません。サービスがSQL クエリを生成し、Connect AI に返します。SQL が生成されると、メタデータは破棄されます。Tokens
大規模言語モデル（LLM）アルゴリズムは、リクエスト内の文字をトークンに変換することによって、データをモデルに送信します。必要なトークンを計算することで、Connect AI はリクエストの複雑さと、リクエストを完了するために必要な処理能力を判断します。一般的に、トークンは4つの文字で構成されます。
Note: このモデルには1分あたりの処理能力があります。複数のユーザーが同時にリクエストを送信した場合、サービスが停止したり、応答の送信に余分な時間が必要になったりする可能性があります。