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    Platform For AI:Hologres を使用した ChatBI データ分析エージェント

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    Platform For AI:Hologres を使用した ChatBI データ分析エージェント

    最終更新日:Mar 11, 2026

    LangStudio、Qwen3、および Hologres を使用して ChatBI データ分析エージェントを構築し、自然言語を使用してデータベースをクエリします。

    アーキテクチャ

    LangStudio は、Model Context Protocol (MCP) と大規模言語モデル (LLM) を接続して、ChatBI エージェントを作成します。このソリューションは、次の 3 つのコンポーネントを統合します。

    1. 大規模言語モデル (LLM)：ツール呼び出しをサポートする Qwen モデルが、アプリケーションの「頭脳」として機能し、自然言語の質問を理解します。

    2. MCP サーバー：ブリッジとして機能し、LLM の命令 (「ユーザーテーブルをクエリする」など) を、Hologres が実行する SQL ステートメントに変換します。この例では、Function Compute にデプロイされた Hologres MCP サーバーを使用します。

    3. LangStudio エージェント：アプリケーションのスケジューリングセンターとして機能し、質問を受け取り、計画のために LLM を呼び出し、MCP サーバーを介して Hologres と対話します。その後、クエリ結果を分かりやすい回答にまとめます。

    課金

    このチュートリアルには有料のクラウドプロダクトが含まれます。開始する前に、各プロダクトの課金ルールを確認してください。予期しない課金を避けるために、不要になったリソースはリリースしてください。

    • Elastic Algorithm Service (EAS)：LLM サービスをデプロイするために使用されます。詳細については、「Elastic Algorithm Service (EAS) の課金」をご参照ください。

    • Function Compute (FC)：Hologres MCP サーバーをホストするために使用されます。詳細については、「Function Compute (FC) 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です。詳細については、「Hologres の課金概要」をご参照ください。

    • その他、使用する可能性のあるクラウドリソース。詳細については、「LangStudio の課金」をご参照ください。

    前提条件

    以下の準備を完了してください。

    1. ネットワーク環境の計画：すべてのリソースを同じリージョンと Virtual Private Cloud (VPC) にデプロイして、コンポーネント間の安全で効率的な通信を確保します。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ます。

    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 インスタンスを購入します。購入時に、正しい VPC を選択してください。

      2. データベースを作成し、ワンクリックインポート機能を使用して、テスト用のパブリックデータセット `tpch_10g` を追加します。

    ステップ 1：モデルサービス接続の作成

    (任意) モデルサービスのデプロイ

    クイックスタート > モデルギャラリーを使用して、Qwen3-32B モデルサービスをワンクリックでデプロイします。

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

    説明

    Alibaba Cloud Model Studio や既存のモデルサービスなど、他の LLM サービスも使用できます。モデルはツール呼び出しをサポートしている必要があります。

    接続の作成

    説明

    EAS 以外のモデルサービスを使用する場合は、適切な接続タイプを選択してください。詳細については、「接続設定」をご参照ください。

    LangStudio に移動します。[接続] > [モデルサービス] タブで、[接続の作成] をクリックし、パラメーターを次のように設定します。

    • [接続タイプ] で、[一般的な LLM 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。ドロップダウンリストから、デプロイした EAS サービスを選択します。[base_url] と [api_key] パラメーターには、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。別の方法でモデルをデプロイする場合は、必要に応じてこのパラメーターを設定してください。

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    ステップ 2：MCP サービス接続の作成

    MCP サーバーは、エージェントと Hologres データベース間のブリッジとして機能し、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、MCP テンプレートを使用して Hologres MCP サーバーを迅速にデプロイします。

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

    2. [Hologres リアルタイムデータウェアハウス] カードをクリックします。ページの右側で、デプロイ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値のままにします。

      1. [リージョン]：ご利用の Hologres インスタンスと一致するリージョンを選択します。

      2. Hologres にアクセスするための Function Compute ロール：AliyunFCDefaultRole。このロールが存在しない場合は、[ロールの作成] をクリックします。Hologres コンソールで、このロールを使用してユーザーを作成し、権限を付与します。

        サービスロールへの Hologres 権限の付与

        1. ユーザーを追加します。

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        2. ロールがデータのクエリにのみ使用される場合は、簡易権限モデルを使用し、viewer 権限を付与します。

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      3. [VPC ID]: Hologres インスタンスに関連付けられた VPC を選択し、次に [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 ドメイン名を入力します。この情報は、インスタンス詳細ページの [ネットワーク情報] セクションから取得します。image

    3. デプロイが完了すると、テンプレートの右側にサービス名とエンドポイントが生成されます。[オンラインテスト] をクリックして、MCP サーバーと 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エンドポイントはパブリックエンドポイントです。VPC エンドポイントを取得するには、サービス名の横にある矢印をクリックして、サービス詳細ページの [エンドポイント] タブに移動します。

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    4. [接続] > [MCP サービス] タブに、この MCP サービスの接続レコードが自動的に作成されます。

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      説明

      接続設定は、LangStudio のテンプレートまたはカスタム構成から作成された MCP サーバーに対して自動的に生成されます。独自の MCP サービスをデプロイする場合や、サードパーティプラットフォームでホストされているサービスを使用する場合は、新しい接続を作成して設定する必要があります。

    ステップ 3：実行環境の作成

    [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、ランタイムイメージを最新バージョンに更新してください。

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    ステップ 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エージェント] 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、対象のアプリケーションフローをクリックします。表示される詳細ページで、エージェントノードをクリックし、次の設定を構成します。

      1. エージェントポリシー：FunctionCalling を選択します。

      2. モデル設定：ステップ 1 で作成したモデル接続を選択します。

      3. 会話履歴：開く

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

      5. システムプロンプトやユーザープロンプトなどの入力変数を設定します。最大ループ数を 5 に設定します。この値は必要に応じて調整してください。

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    ステップ 5：テストと検証

    設定が完了したら、右上隅の [実行] をクリックします。チャットインターフェイスで直接アプリケーションをテストします。

    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、エージェントはテーブルに関する直接の質問に回答できない場合があります。以下の手順でエージェントをガイドしてください。

    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. 顧客が何カ国の出身であるかを計算してください。

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    本番環境へのデプロイに関する推奨事項

    LangStudio でのデバッグと結果の検証が完了したら、アプリケーションフローをワンクリックで本番環境レベルの API サービスとしてデプロイします。

    • 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で、[デプロイ] をクリックします。適切なリソース仕様を選択します。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 を選択します。詳細については、「アプリケーションフローのデプロイ」をご参照ください。

    • パブリックネットワークアクセスの設定：アプリケーションフローがパブリックネットワーク経由で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パブリックネットワークアクセスを設定します。

    • コストとパフォーマンス：ビジネスワークロードに基づいて、EAS サービスの適切なリソース仕様とインスタンス数を選択し、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. MySQL や PostgreSQL など、他の種類のデータベースに接続できますか？

      はい。このソリューションの中核は MCP プロトコルです。ターゲットデータベース用の MCP サーバーを見つけるか開発した場合は、エージェント設定の Hologres MCP サーバー情報を置き換えることで、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でエージェントアプリケーションを構築できますか？

      はい。エージェントノードで、ReAct ポリシーを選択します。このポリシーでは、モデルがツール呼び出しをサポートしている必要はありません。推論能力の高いモデルを選択してください。