Oracle Select AIでNL2SQLの精度を向上させるためのベストプラクティス (2026/06/22)
Oracle Select AIでNL2SQLの精度を向上させるためのベストプラクティス (2026/06/22) https://blogs.oracle.com/machinelearning/best-practices-to-improve-nl2sql-accuracy-with-oracle-select-ai 投稿者： Mark Hornick | Senior Director, AI and Machine Learning Product Management 自然言語からSQLへの変換（NL2SQL）は、生成型AIを日常的なデータ作業に取り入れるための最も実用的な方法の一つです。テーブル名、結合、フィルタ、GROUP BY句から始めるのではなく、解決したいビジネス上の疑問から始めます。Oracle Select AIは、スキーマメタデータとデータベースコンテキストを使用して、データモデルに特化したSQLを生成します。 そのコンテキストが重要なのは、もっともらしいSQLだけでは不十分だからです。生成されるSQLは、適切なオブジェクトを参照し、スキーマがビジネスコンセプトを表現する方法を反映し、有効な結合パスを選択し、既に依存しているセキュリティモデル内で動作する必要があります。Oracle Select AIは、Oracle AI DatabaseおよびOracle Autonomous AI Databaseから受け継がれるデータベース中心のアプローチをサポートしており、基本的なテキストからSQLへの変換をはるかに超える機能を提供します。 以前のブログ記事では、自然言語クエリのためのOracle Select AI、共有テキストtoSQLガイダンス、フィードバックや自動オブジェクト選択などの機能を紹介しました。今回の記事では、AIプロファイルの設計やメタデータの強化から、事前構築済みのエージェントやすぐに使えるチャットボットアプリケーションまで、NL2SQLの精度を向上させるためのベストプラクティスとして、これらのアイデアをまとめています。 AIプロファイルから始めましょう AIプロファイルは、Oracle Select AIの制御プレーンです。AIプロバイダー、モデル関連の属性、資格情報、対象となるデータベースオブジェクト、メタデー...