Data Agent コードアシスタント - DataWorks - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

Data Agent を使用すると、自然言語による対話で SQL および Python コードの生成、最適化、説明、テストを効率的に行えます。この機能は、コードエディタまたは Data Agent チャット（Ask モード）から利用できます。本トピックでは、Data Agent のコア機能とユースケースについて説明します。

概要

大規模言語モデル (LLM) を活用した Data Agent は、データ開発者向けにインテリジェントな SQL および Python プログラミング支援を提供します。コードエディタではリアルタイムのコード補完や右クリックショートカットが利用でき、Data Agent チャット (Ask モード)では会話型の Q&A 体験が可能です。主な機能には、コード生成、リファクタリング、デバッグ、最適化、コードの説明、コメント生成、コードテスト、コード Q&A、インテリジェントノートブックセル生成、クロスエンジン高速テーブル検索が含まれます。テーブル、ノード、データコレクション、ルール、ローカルファイルなどのコンテキストを追加することで、モデルの精度を向上させることもできます。また、異なる大規模言語モデル間での切り替えも可能です。本機能はすぐにご利用いただけ、コーディングに関する専門知識は不要です。これにより、データモデリング、ETL 開発、デバッグの効率が大幅に向上し、高品質かつ効率的なデータ開発が実現できます。

アクセス方法

コードエディタ

ユースケース 1: インテリジェントコード補完

使用方法: ノード内でコーディング中、Data Agent は既存のコードや参照テーブル構造などのコンテキストに基づき、次に続くコードスニペットをインテリジェントに予測・提案します。提案は自動的に表示されます。Tab キーを押すと、提案を採用できます。

ユースケース 2: 右クリックメニューのショートカット

使用方法: コードエディタで目的のコードを選択し、右クリックしてショートカットメニューから Copilot を選択します。

Data Agent チャット (Ask モード)

Ask モードは Data Agent チャットのデフォルトモードであり、Q&A 形式で特定のコーディング課題を解決します。コード生成、リファクタリング、デバッグ、コメント生成、コードの説明、最適化、コードテスト、コード Q&A、インテリジェントノートブックセル生成、高速テーブル検索を実行できます。また、エディタ内のコードを選択してリクエストのコンテキストとして提供することも可能です。

クイックスタート

本セクションでは、Data Agent チャット (Ask モード) の基本的な使い方を説明します。

ステップ 1: Data Agent チャット (Ask モード) を開く

DataWorks コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、データ開発と О&М > データ分析 を選択します。目的のワークスペースを選択し、DataStudio に移動します。
DataStudio ページの右上隅にあるアイコンをクリックして、Data Agent チャット (Ask モード) を開きます。

ステップ 2: コンテキストの追加 (オプション)

コンテキストを追加すると、Data Agent がリクエストをより正確に理解できるようになります。ダイアログボックスに @ と入力するか、右下隅の @ アイコンをクリックしてコンテキストメニューを開き、コンテキストの種類を選択します。

以下のコンテキストタイプがサポートされています。

テーブル: 1 つ以上のテーブルのメタデータを参照します。
ノード / コードファイル: 特定のノード内のコードを参照します。
データコレクション: データマップからデータコレクションを参照します。
ルール: 現在の会話に一時的に 1 つ以上のルールを適用します。
ローカルファイル: ローカルドキュメントをコンテキストとしてアップロードします。

ステップ 3: 大規模言語モデルの切り替え (オプション)

Data Agent はデフォルトで デフォルトモデル を使用します。ダイアログボックス下部のアイコンをクリックし、メニューから別のサポートされている大規模言語モデルを選択できます。

ステップ 4: 質問の送信とマルチターン対話

ダイアログボックスにリクエストを入力します。フォローアップ質問をしたり、追加情報を提供したりしてマルチターン対話を進め、意図を段階的に明確にしてください。Data Agent が完全に理解し、期待通りの結果を出力するまで対話を継続できます。

機能詳細

Data Agent チャット (Ask モード) は、自然言語による SQL および Python コードの生成をサポートし、コード補完、リファクタリング、最適化、説明、デバッグ、テストケース生成を提供します。主な機能は以下のとおりです。

機能	説明	例 (Data Agent への指示文)
コード生成 / SQL 生成	指示に基づいてコードを生成します。	「`sales` テーブルから、各都市ごとの売上金額上位 3 商品を取得する SQL クエリを書いてください。」
コード書き換え / SQL 書き換え	指定されたコードを要求に応じて書き換えます。	「`JOIN` を使用しているこの SQL を、ウィンドウ関数を使用するように書き換えてください。」
コードデバッグ / SQL デバッグ	指定されたコード内のエラーを検出し、修正します。	「この SQL で `invalid identifier` エラーが発生します。問題点を特定してください。」
コメント生成	指定されたコードに対してコメントを生成します。	「この複雑な SQL ロジックに中国語のコメントを追加し、各 CTE の目的を説明してください。」
コードの説明	指定されたコードを説明します。	「このコードにおける `PARTITION BY` および `ROW_NUMBER()` の意味を説明してください。」
コード最適化	指定されたコードを最適化します。	「このクエリは遅いです。最適化を支援し、パフォーマンスボトルネックを特定してください。」
コードテスト	指定されたコードのテスト計画を提供します。	「ユーザー保持率を計算するこの SQL のテストケースを設計してください。考慮すべきエッジケースは何ですか？」
コード Q&A	コードの構文、関数などに関する質問に回答します。	「MaxCompute における `explode` 関数と `lateral view` の違いは何ですか？」
ノートブックセルのスマート生成	ノートブック内にコードセルをインテリジェントに生成します。	「pandas を使用して `/data/users.csv` ファイルを読み込み、先頭 5 行を表示するセルを作成してください。」
高速テーブル検索	キーワードを入力して目的のテーブルを検索します。	「『user』に関連するすべてのテーブルを検索してください。」

コード生成 / SQL 生成

説明: 自然言語による対話で、ユーザーの指示に基づいてコードを生成します。

使用方法: 以下の 2 つの方法がサポートされています。

コードエディタで空白領域を右クリックし、Copilot > SQL Statement Generation を選択して Data Agent インターフェイスを開きます。その後、自然言語でリクエストを入力すると、大規模言語モデルが目的のコードを返します。
コードエディタで、DataStudio ページの右上隅にあるアイコンをクリックして Data Agent チャット (Ask モード) を開きます。入力ボックスに / と入力し、Code generation を選択します。その後、自然言語でリクエストを入力すると、大規模言語モデルが目的のコードを返します。

コードリファクタリング / SQL 書き換え

説明: 自然言語による対話で、指定されたコードを書き換えます。

使用方法: 以下の 2 つの方法がサポートされています。

コードエディタで対象のコードを選択し、空白領域を右クリックして、Copilot > SQL Statement Rewrite を選択して Data Agent インターフェイスを開きます。その後、書き換え要件を入力します。
コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Code rewriting を選択し、書き換え要件を入力して Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コードデバッグ / SQL 修正

説明: Data Agent は、指定されたコードスニペット内のエラーを検出し、修正できます。

使用方法: 以下の 2 つの方法がサポートされています。

コードエディタで対象のコードを選択し、空白領域を右クリックして、Copilot > SQL Statement Rectification を選択して Data Agent インターフェイスを開きます。
コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Code Error correction を選択し、Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コメント生成

説明: Data Agent は、指定された SQL コンテンツに対してコメントを生成し、可読性を向上させます。

使用方法: 以下の 2 つの方法がサポートされています。

コードエディタで対象のコードを選択し、空白領域を右クリックして、Copilot > Generate Comments を選択して Data Agent インターフェイスを開きます。
コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Generate Comments を選択し、Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コードの説明

説明: Data Agent は、指定された SQL コンテンツを説明し、可読性を向上させます。

使用方法: コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Code interpretation を選択し、Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コード最適化

説明: Data Agent は、選択された SQL コードを最適化し、コードロジックを簡素化し、実行効率を向上させ、データベース負荷を軽減します。

使用方法: コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Code Optimization を選択し、Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コードテスト

説明: 選択された SQL コードに基づき、Data Agent はテスト計画を提供し、タスクコードの各部分が期待通りに動作するかどうかを段階的に検証するためのテストコードを生成します。

使用方法: コードエディタで対象のコードを選択し、Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Code Testing を選択し、Send をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

コード Q&A

説明: Data Agent は、SQL 構文や MaxCompute 関数を説明し、使用例を提供することで、SQL 構文および関数に対する理解を深めます。

使用方法: Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに質問を入力し、送信をクリックします。Data Agent が結果を返すまでお待ちください。

インテリジェントノートブックセル生成

説明: キーワードを入力して、ノートブックセルを直接生成します。

使用方法: Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して インテリジェントノートブックセル生成 を選択します。その後、編集ウィンドウにキーワードを入力し、Send をクリックします。Data Agent が対応するノートブックノードを生成します。

高速テーブル検索

説明: キーワードを入力して、すべてのコンピュートエンジンおよびデータソースから目的のテーブルを検索します。

使用方法: Data Agent チャット (Ask モード) の入力ボックスに / と入力して Quick Find Table を選択します。その後、編集ウィンドウにキーワードを入力し、Send をクリックします。Data Agent は、関連付けられたすべてのコンピュートエンジンおよびデータソースからキーワードに一致するテーブルを返します。