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Neon Azure AIエージェントデモは、Azure OpenAIを利用してユーザープロンプトをSQLクエリに変換し、Neon Postgresデータベース上で実行し、その結果を会話型インターフェースで提示します。これは、AI駆動のクエリ生成、データベースとの連携、結果のフォーマットを統合する実践的な例を開発者に提供し、手動のSQL作成なしでデータ取得を効率化します。
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May 20 2025
AIプラットフォームとフレームワーク
ワークフロー自動化
データ分析
#AIデータベースアシスタント
#自然言語処理
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#Azure OpenAI
#Neon Postgres
#サーバーレスデータベース
#対話型データクエリ
#自動SQL実行
#データの可用性
#プロトタイプ開発
#AI統合
#カスタムAI機能
#オープンソースプロジェクト
#データクエリ最適化
#非技術者向け技術
#クラウドデータベースソリューション
#リアルタイムデータ取得
#データ分析ツール
#AI駆動のアプリケーション
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Neon Azure AIエージェントデモは、Azure OpenAIを利用してユーザープロンプトをSQLクエリに変換し、Neon Postgresデータベース上で実行し、その結果を会話型インターフェースで提示します。これは、AI駆動のクエリ生成、データベースとの連携、結果のフォーマットを統合する実践的な例を開発者に提供し、手動のSQL作成なしでデータ取得を効率化します。
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Neon Azure AI Agentとは?
Neon Azure AIエージェントは、Azure OpenAIとNeon Postgresを使用してAI駆動のデータベースアシスタントを構築する方法を示すオープンソースのデモです。エージェントは自然言語入力を解析し、最適化されたSQLクエリを生成、サーバーレスのPostgreSQLインスタンス上で実行し、フォーマットされた結果を返します。このリポジトリを利用して、会話型データアプリのプロトタイピングを迅速に行ったり、Azure AIとNeon DBのワークフローを学習したり、カスタム関数やデータソースを追加してソリューションを拡張したりできます。
誰がNeon Azure AI Agentを使うの?
データエンジニア
バックエンド開発者
データアナリスト
AI愛好者
データベース管理者
Neon Azure AI Agentの使い方は?
ステップ1:GitHubからリポジトリをクローン。
ステップ2:npmまたはyarnを使って依存関係をインストール。
ステップ3:Azure OpenAIとNeonデータベースの認証情報用に環境変数を設定。
ステップ4:ローカルでサーバーを起動(npm start)。
ステップ5:RESTまたはUIを通じて自然言語クエリを送信し、SQL結果を受信。
プラットフォーム
mac
windows
linux
Neon Azure AI Agentの主な特長・利点
コア機能
Azure OpenAIを使用した自然言語からSQLへの変換
サーバーレスのNeon Postgres統合
クエリの自動実行と結果取得
データクエリ用会話型インターフェース
カスタムエージェント用の拡張可能なコードベース
利点
手動のSQL作成を排除
プロトタイプ作成を高速化
AIとデータベースのシームレスな統合をデモ
非技術ユーザーのデータアクセスを向上
AIエージェントのリファレンスアーキテクチャを提供
Neon Azure AI Agentの主な使用ケース・アプリケーション
会話式BIダッシュボードの構築
データクエリアシスタントの迅速なプロトタイピング
AI駆動のデータワークフロー教育用デモ
バックエンドサービスへのAIエージェントの統合
アドホックなデータ探索用内部ツール
Neon Azure AI AgentのFAQs
Neon Azure AIエージェントデモとは?
どのAIモデルを使用していますか?
Neonデータベースをどう設定しますか?
本エージェントを本番配備できますか?
Azureサブスクリプションは必要ですか?
新しいデータソースでエージェントを拡張するには?
UIは含まれていますか?
使用されているプログラミング言語は?
別のデータベースを使えますか?
サポートはどこで受けられますか?
Neon Azure AI Agent会社情報
Neon
https://neon.tech/
[email protected]
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