LlamaIndex を使って Python でAzure DevOps データに自然言語でクエリを実行する方法

CData Python Connector for Azure DevOps を使用して、Azure DevOps からリアルタイムデータへのクエリを開始しましょう。LlamaIndex と AI の力を活用して、複雑な SQL クエリを書くことなく、シンプルな自然言語でインサイトを取得できます。意思決定を強化するリアルタイムデータアクセスのメリットを享受しながら、既存の Python アプリケーションと簡単に統合できます。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理により、Python でリアルタイムのAzure DevOps のデータを操作する際に比類のないパフォーマンスを提供します。Python から複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルターや集計などのサポートされた SQL 操作を直接 Azure DevOps にプッシュし、埋め込み SQL エンジンを使用してサポートされていない操作（多くの場合 SQL 関数や JOIN 操作）をクライアント側で処理します。

トレンド分析、レポート作成、データの可視化など、CData Python Connector を使用すれば、リアルタイムのデータソースの可能性を最大限に活用できます。

概要

LlamaIndex を使用して、CData Python Connector forAzure DevOps のデータでリアルタイムデータにクエリを実行する方法の概要です：

• ロギング、データベース接続、NLP に必要な Python、CData、LlamaIndex モジュールをインポートします。
• アプリケーションからの API リクエストを認証するための OpenAI API キーを取得します。
• CData Python Connector を使用してリアルタイムのAzure DevOps のデータに接続します。
• OpenAI を初期化し、自然言語クエリを処理するための SQLDatabase と NLSQLTableQueryEngine のインスタンスを作成します。
• クエリエンジンと特定のデータベースインスタンスを作成します。
• 自然言語クエリ（例：「最も稼いでいる従業員は誰ですか？」）を実行して、データベースから構造化されたレスポンスを取得します。
• 取得したデータを分析してインサイトを得て、データドリブンな意思決定に役立てます。

必要なモジュールのインポート

CData、データベース接続、自然言語クエリに必要なモジュールをインポートします。

import os
import logging
import sys

# ロギングの設定
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, force=True)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

# CData と LlamaIndex に必要なモジュールをインポート
import cdata.azuredevops as mod
from sqlalchemy import create_engine
from llama_index.core.query_engine import NLSQLTableQueryEngine
from llama_index.core import SQLDatabase
from llama_index.llms.openai import OpenAI

OpenAI API キーの設定

OpenAI の言語モデルを使用するには、API キーを環境変数として設定する必要があります。システムの環境変数で OpenAI API キーが利用可能であることを確認してください。

# 環境変数から OpenAI API キーを取得
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

''または、コード内で直接 API キーを追加することもできます（ただし、セキュリティリスクのため、本番環境ではこの方法は推奨されません）：''

# API キーを直接設定（本番使用には非推奨）
OPENAI_API_KEY = "your-api-key-here"

データベース接続の作成

次に、必要な接続プロパティを含む接続文字列を使用して、CData Connector で Azure DevOps への接続を確立します。

AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法

Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。

Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。

Azure DevOps への認証

Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD（OAuth ベース）認証の両方をサポートします。

Basic

Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。

Azure AD

Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。

Azure DevOps への接続

# CData Python Connector for Azure DevOps を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_azuredevops_2:///?User=AuthScheme=Basic;Organization=MyAzureDevOpsOrganization;ProjectId=MyProjectId;PersonalAccessToken=MyPAT;")

OpenAI インスタンスの初期化

OpenAI 言語モデルのインスタンスを作成します。ここで、temperature やモデルバージョンなどのパラメータを指定できます。

# OpenAI 言語モデルインスタンスを初期化
llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo")

データベースとクエリエンジンの設定

SQL データベースとクエリエンジンを設定します。NLSQLTableQueryEngine を使用すると、SQL データベースに対して自然言語クエリを実行できます。

# SQL データベースインスタンスを作成
sql_db = SQLDatabase(engine)  # すべてのテーブルを含む

# 自然言語 SQL クエリ用のクエリエンジンを初期化
query_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_db)

クエリの実行

これで、リアルタイムのデータソースに対して自然言語クエリを実行できます。この例では、最も稼いでいる従業員上位 2 名をクエリします。

# クエリ文字列を定義
query_str = "Who are the top earning employees?"

# クエリエンジンからレスポンスを取得
response = query_engine.query(query_str)

# レスポンスを出力
print(response)

CData Python Connector for Azure DevOps の無料 30 日間トライアルをダウンロードして、リアルタイムデータへのシームレスなクエリを始めましょう。自然言語処理の力を体験し、データから貴重なインサイトを引き出してください。