データベースを使うと、Agent が自然言語で構造化データを照会できるようになります。利用者が「先月、ノートパソコンは何台売れましたか？」と尋ねると、Agent はその文章を自動的に SQL クエリに変換し、データベースから答えを取得して平易な言葉で回答します。
この機能の技術的な名称は Text to SQL です。
次のようなシーンが該当する場合です。
データ照会：注文ステータス、在庫数量、売上金額
統計分析：「今四半期の業績は前四半期と比べてどれくらい伸びましたか？」
リアルタイムの状況：「現在、未処理の作業オーダーは何件ありますか？」
これらの質問の答えは構造化されたテーブルの中に保存されており、ドキュメントの中にあるわけではありません。そのため、ナレッジベースではなくデータベースが必要になります。
MaiAgent 内蔵データベース
プラットフォームに標準搭載されているデータベース。CSV を直接アップロードしたり、手動でテーブルを作成したりできます
外部データベース
お使いの PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle に接続します
Agent は読み取り専用クエリ（SELECT）のみを実行し、お客様のデータを変更したり削除したりすることはありません。また、Agent がアクセスできるテーブルやカラムを制限することもできます。
詳細説明：Text to SQL の精度は、テーブル構造の分かりやすさによって左右されます。テーブルやカラムに日本語の説明を付け、各カラムが何を表しているのかを Agent が理解しやすくすることをおすすめします。
データベース接続の作成 — データベースの種類を選択し、接続情報を設定します
アクセス可能なテーブルの設定 — Agent が照会できるテーブルを選択します
カラムの説明の追加 — カラムに説明を付けて、照会の精度を高めます
クエリのテスト — 自然言語で、Agent が正しく照会できるかをテストします
Agent への接続 — ツールの形で Agent に連携します
Text to SQL 機能
MaiAgent ナレッジベースを使った Text to SQL
Supabase を使った Text to SQL
最終更新 15 日前
役に立ちましたか？
