AI が明確に 理解 できるコンテキスト

プロンプトエンジニアリングでは、ユーザーが毎回データを正しく説明する必要があります。CData はそのコンテキストをコネクタに組み込むため、クエリを書く前から、システムはすでにデータソースの仕組みを把握しています。

各 CData コネクタには、そのシステムが一般的なビジネス概念をどう表現するかについて、フィールドの意味、エンティティ間の関係、プラットフォーム固有の慣習といったデータソース固有のコンテキストが含まれています。同じビジネス用語でも、Salesforce と NetSuite ではそれぞれ異なる形で解決されます。CData のコンテキストレイヤーが、各システムの実際の仕組みを理解しているからです。

はい。ユーザー定義のセマンティックコンテキストを、社内データベース、独自システム、カスタムアプリケーションに適用できます。これにより、AI はクエリ実行時にそれらのデータソースを正しく解釈できます。

いいえ。実際には、無駄なツールコールや試行錯誤のサイクルを減らすため、レスポンスの効率とトークン消費の両方を改善できます。

いいえ。対応システムについては、データソースレベルのコンテキストがすでに CData のコネクタに組み込まれています。御社の環境に固有のカスタムフィールド、独自ロジック、社内用語についてのみ、定義を追加すれば十分です。