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    Platform For AI:LangStudio と Hologres に基づく ChatBI データ分析 Agent アプリケーションの構築

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    Platform For AI:LangStudio と Hologres に基づく ChatBI データ分析 Agent アプリケーションの構築

    最終更新日:Nov 10, 2025

    自然言語で質問することでデータクエリの結果を迅速に取得したい場合、LangStudio を使用して、ツール呼び出し機能を備えた大規模言語モデルを Model Context Protocol (MCP) に基づくデータベースに接続し、インテリジェントなデータ分析アシスタントを構築できます。このトピックでは、Qwen3 モデルと Hologres データベースを例として使用し、会話を通じて簡単にデータと対話する方法を説明します。

    ソリューション概要

    このソリューションは、LangStudio を通じて 3 つのコアコンポーネントを接続し、完全なデータ分析アプリケーションを形成します。

    1. 大規模言語モデル (LLM): Tool Calling をサポートする Qwen モデルをアプリケーションの「頭脳」として使用し、自然言語の質問を理解する役割を担います。

    2. MCP サーバー: 「ブリッジ」として機能し、大規模モデルから発行された命令 (「ユーザーテーブルをクエリする」など) を Hologres が実行できる SQL 文に変換します。このトピックでは、Function Compute にデプロイされた Hologres MCP Server を例として使用します。

    3. LangStudio Agent: アプリケーションの「スケジューリングセンター」として、質問を受け取り、LLM を呼び出して処理し、MCP Server を介して Hologres データベースと対話し、最終的にクエリ結果を分かりやすい回答にまとめて提供します。

    課金

    このトピックでは、複数の有料クラウドプロダクトが使用されます。開始する前に、各プロダクトの課金ルールを理解してください。不要になったリソースは速やかにリリースし、予期しない料金が発生しないようにしてください。

    • Elastic Algorithm Service: 大規模言語モデルサービスをデプロイするために使用されます。課金の詳細については、「Elastic Algorithm Service の課金」をご参照ください。

    • Function Compute: Hologres MCP Server をホストするために使用されます。課金の詳細については、「Function Compute の課金概要」をご参照ください。

    • Hologres: リアルタイムデータウェアハウスインスタンス。課金の詳細については、「Hologres の課金概要」をご参照ください。

    • 使用される可能性のある他のクラウドリソースについては、「LangStudio の課金」をご参照ください。

    準備

    開始する前に、以下の準備が完了していることを確認してください。

    1. ネットワーク環境の計画: コンポーネント間の安全で効率的な通信を確保するため、すべてのリソースを同じリージョンおよび同じ VPC (Virtual Private Cloud) にデプロイすることをお勧めします。まだ VPC がない場合は、VPC と vSwitch を作成し、セキュリティグループを作成してください。

    2. Hologres インスタンスとデータの準備:

      1. 既存の Hologres インスタンスを使用するか、Hologres を購入できます (購入時には VPC の選択に注意してください)。

      2. データベースを作成し、テスト用にワンクリックでパブリックデータセット tpch_10g をインポートします。

    1. モデルサービス接続の作成

    1.1 (オプション) モデルサービスのデプロイ

    このトピックでは、クイックスタート > モデルギャラリー を通じて、ワンクリックで Qwen3-32B モデルサービスをデプロイします。

    検索ボックスに Qwen3-32B と入力し、モデルカードの [デプロイ] をクリックして、デフォルトのパラメーターを使用します。

    説明

    Alibaba Cloud Model Studio やその他の既存のモデルサービスなど、他の大規模言語モデルサービスを選択することもできます。この例では、モデルサービスが Tool Calling をサポートしている必要があることに注意してください。

    1.2 接続の作成

    説明

    EAS 以外のモデルサービスを使用している場合は、サービスタイプに応じて適切なモデルサービス接続を選択してください。詳細については、「接続構成」をご参照ください。

    LangStudio に移動し、[接続] > [モデルサービス] タブをクリックし、[接続の作成] をクリックして、以下の構成を行います。

    • 接続タイプ: 汎用 LLM モデルサービス接続 を選択します。

    • サービスプロバイダー: PAI-EAS モデルサービス を選択します。ドロップダウンからデプロイ済みの EAS サービスを選択すると、base_url と api_key に、デプロイされたサービスの VPC エンドポイントとトークンが自動的に入力されます。

    • ツール呼び出し: このオプションは、モデルギャラリーからデプロイされたモデルに対して自動的に選択されます。他の方法でデプロイされたモデルの場合は、必要に応じてこのパラメーターを構成します。

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    2. MCP サービス接続の作成

    MCP Server は、Agent と Hologres データベースを接続する「ブリッジ」であり、データベース操作を標準のツールインターフェイスにカプセル化します。

    LangStudio では、MCP テンプレートを使用して Hologres MCP Server を迅速にデプロイできます。

    1. LangStudio に移動し、[探索] > [MCP テンプレート] タブで Hologres を検索します。

    2. リアルタイムデータウェアハウス Hologres カードをクリックし、ページの右側でデプロイメントパラメーターを次のように設定します。他のパラメーターはデフォルトのままにします。

      1. リージョン: Hologres インスタンスと同じリージョンを選択します。

      2. Function Compute Access Hologres Service Role: AliyunFCDefaultRole。存在しない場合は、[ロールの作成] をクリックします。Hologres コンソールでこのロールを持つユーザーを作成し、権限を追加する必要があることに注意してください。

        サービスロールに Hologres の権限を追加する

        1. プロジェクトにユーザーを追加します。

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        2. データのクエリのみが必要な場合は、簡易権限モデルを使用し、viewer 権限を付与することをお勧めします。

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      3. VPC ID: Hologres インスタンスと同じ VPC を選択し、コンソールページの指示に従って VSwitch と セキュリティグループ を選択します。

      4. Hologres インスタンスホスト: Hologres インスタンスの VPC アクセスに対応するドメイン名を入力します。これは、Hologres インスタンスの詳細ページの [ネットワーク情報] セクションで確認できます。image

    3. デプロイメントが完了すると、テンプレートの右側にサービス名とアドレスが生成されます。[オンラインテスト] をクリックして、MCP Server と Hologres インスタンス間の接続性をテストします。

      説明

      ここに表示されるサービスアドレスは、パブリックネットワークアクセスアドレスです。VPC アクセスアドレスが必要な場合は、サービス名の右側にある矢印をクリックしてサービス詳細ページに移動し、[アクセスアドレス] タブから取得します。

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    4. [接続] > [MCP サービス] で、システムはこの MCP サービスの接続レコードを自動的に生成します。

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      説明

      LangStudio のテンプレートまたはカスタム構成を通じて作成された MCP Server は、接続構成を自動的に生成します。独自の MCP サービスをデプロイするか、サードパーティのプラットフォームを使用してホストする場合は、新しい接続を作成して構成できます。

    3. ランタイム環境の作成

    [ランタイム] タブで、[ランタイムの作成] をクリックして、アプリケーションフローの実行環境を提供するランタイムインスタンスを作成します。

    重要

    既存のランタイムを使用する場合は、イメージを最新バージョンに更新することをお勧めします。

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    4. アプリケーションフローの作成

    1. [アプリケーションフロー] タブで、[アプリケーションフローの作成] をクリックして、インテリジェントデータ Agent アプリケーションフローを作成します。

    2. [アプリケーションフロー] タブで、ターゲットのアプリケーションフローをクリックしてアプリケーションフローの詳細ページに移動します。Agent ノードをクリックし、以下の設定を完了します。

      1. Agent 戦略: FunctionCalling を選択します。

      2. モデル設定: ステップ 1.2 で作成したモデル接続を選択します。

      3. 会話履歴: オンにします。

      4. MCP サービス構成: [MCP サービスの追加] をクリックし、タイプ を接続として選択し、ステップ 2 で作成した MCP サービス接続を選択します。

      5. System Prompt と USER prompt を含む Input Variables 情報を設定します。Maximum Loop Count を 5 に設定します。これは必要に応じて調整できます。

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    5. テストと検証

    構成が完了したら、右上隅の [実行] をクリックします。会話インターフェイスでテストできます。

    Hologres にインポートされたパブリックデータセットには複数のスキーマがあるため、テーブルについて直接質問しても回答が得られない場合があります。ガイダンスとして、以下の手順に従うことができます。

    1. Hologres にはどのようなスキーマがありますか？

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    2. hologres_dataset_tpch_10g にはどのようなテーブルがありますか？

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    3. 顧客が何カ国の異なる国から来ているか計算してください

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    本番アプリケーションの推奨事項

    LangStudio でのデバッグが完了し、結果に満足したら、ワンクリックで本番レベルの API サービスとしてデプロイできます。

    • アプリケーションフローのデプロイ: LangStudio アプリケーションフローキャンバスの右上隅にある [デプロイ] をクリックし、適切なリソース仕様を選択し、ネットワーク接続を確保するために他のすべてのコンポーネントと同じ VPC と vSwitch を選択してください。詳細については、「アプリケーションフローのデプロイメント」をご参照ください。

    • パブリックネットワークアクセス構成: アプリケーションフローがパブリックネットワークを介して他のサービスにアクセスする必要がある場合は、EAS サービスとしてデプロイする際に必ずパブリックネットワークアクセス機能を設定してください。

    • コストとパフォーマンス: ビジネスの負荷に基づいて、EAS サービスのリソース仕様とインスタンス数を合理的に選択し、パフォーマンスとコストのバランスを取ります。テストが完了したら、すべての実験用リソースを速やかにリリースしてください。

    よくある質問

    1. 他の種類のデータベース (MySQL、PostgreSQL など) に接続できますか？

      はい。このソリューションのコアは MCP プロトコルです。ターゲットデータベース用の MCP Server を見つけるか開発できれば、Agent 構成の Hologres MCP Server 情報を置き換えて、他のデータソースをクエリできます。

    2. ツール呼び出しをサポートしていないモデルサービスを使用して Agent アプリケーションを構築できますか？

      はい。Agent ノードで ReAct 戦略を選択する必要があります。これにより、モデルがツール呼び出しをサポートする必要がなくなります。推論能力の高いモデルを選択することをお勧めします。