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

CData Python Connector for Zoho CRM を使用して、Zoho CRM 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Zoho CRM 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 Zoho CRM 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 forZoho CRM 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Zoho CRM 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.zohocrm 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 Zoho CRM への接続を確立します。

Zoho CRM への接続

それでは、Zoho CRM に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを設定します。

• Region：Zoho CRM サーバーURL のドメインに関連付けられたリージョン
• Schema：Zoho CRM のバージョン（v2、v2.1、またはv4）。Zoho CRM のバージョンごとに独自のデータモデルがあります

これらのプロパティに加えて、認可時にサンドボックスまたは開発者インスタンスのいずれかを選択した場合は、InstanceType 接続プロパティでも同じ設定を行ってください。

Zoho CRM への認証

Zoho CRM では、データへの認証に2つの方法が用意されています。お使いの環境に応じて適切な方法を選択てください。

デスクトップ経由で自分のローカルデータに認証を行う場合（非ブラウザ接続）：CData 製品が提供する埋め込みOAuth アプリケーションを使用

CData 製品はすでにZoho CRM にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デスクトップアプリケーションを介したローカルデータへの接続では、自動的に組み込みアプリケーションが使用されます。 OAuth 交換の繰り返しを避け、ローカルデータにアクセスするたびにOAuthAccessToken を手動で設定する手間を省くには、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定してください。

ネットワーク経由で共有データに認証を行う場合（ブラウザ接続）：カスタムOAuth アプリケーションを使用

すべてのOAuth フローで、この認証を有効にするにはAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。

より詳細な認証手順については、ヘルプドキュメントの「Zoho CRM への認証」をご確認ください。

Zoho CRM への接続

# CData Python Connector for Zoho CRM を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_zohocrm_2:///?User=AuthToken=2ad3b3e719f6bed7368e5e7e26e4f988;")

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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