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

CData Python Connector for SharePoint Excel Services を使用して、SharePoint Excel Services 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SharePoint Excel Services 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 SharePoint Excel Services 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 forSharePoint Excel Services 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SharePoint Excel Services 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.excelservices 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 SharePoint Excel Services への接続を確立します。

ワークブックへの接続

どちらのSharePoint エディションをお使いでも、File を Excel ワークブックに設定してください。このパスは以下のプロパティからの相対パスになります。

• Library：デフォルトではShared Documents ライブラリが使用されます。このプロパティを使って、組織内の別のドキュメントライブラリを指定してみてください。例えば、OneDrive for Business に接続する場合は、このプロパティを"Documents" に設定します。
• Folder：このプロパティを使って、ライブラリ内のサブフォルダへのパスを指定できます。パスはLibrary で指定されたライブラリ名に関連します。

テーブルとしてのスプレッドシートデータへの接続

CData 製品では、基底API で利用可能なオブジェクトに基づいて、使用可能なテーブルを検出していきます。

API では異なるAPI オブジェクトを表示します。スプレッドシートの構成とSharePoint のバージョンに基づいてAPI を選択しましょう。

• OData： OData API を使用すると、Excel で［挿入］->［テーブル］をクリックして作成されたExcel テーブルオブジェクト（範囲やスプレッドシートではありません）から定義されたテーブルにアクセスできます。OData API に接続する際、ワークブックにテーブルオブジェクトが定義されていない場合は、CData 製品がテーブルを返さないことがあります。テーブルとしてスプレッドシートまたは範囲に接続するには、UseRESTAPI をtrue に設定してください。
• REST： REST API を使用すると、Excel テーブルオブジェクト、範囲、およびスプレッドシートから定義されたテーブルへアクセスできます。これがデフォルトの API です。範囲およびスプレッドシートから多数の行をリクエストすることは REST API によって制限されており、CData 製品では返される行数をデフォルトで 100 に制限しています。また CData 製品では、デフォルトで1行目からカラム名を検出します。これを無効にするには、Header を設定してください。

DefineTables を追加設定すると、Excel の範囲の構文を使用して、範囲に基づいてテーブルを定義できます。大きすぎる範囲は、API によって制限されます。

SharePoint オンプレミスへの接続

URL をサーバー名もしくはIP アドレスに設定しましょう。さらに、SharePointVersion と認証値を設定します。

SharePoint OnPremises を認証するには、AuthScheme を認証タイプに設定し、必要に応じてUser と Password を設定してください。

Note：SharePoint On-Premises 2010 に接続する場合は、 UseRESTAPI をtrue に設定する必要があります。

Windows（NTLM）

最も一般的な認証タイプです。CData 製品では NTLM をデフォルトとして使用するよう事前設定されています。Windows のUser と Password を設定して接続してください。

その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご覧ください。

SharePoint Excel Services への接続

# CData Python Connector for SharePoint Excel Services を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_excelservices_2:///?User=URL=https://myorg.sharepoint.com;[email protected];Password=password;File=Book1.xlsx;")

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)

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