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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
Python で LlamaIndex を使用してリアルタイムのZuora のデータに自然言語でクエリを実行。

CData Python Connector for Zuora を使用して、Zuora 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Zuora 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 Zuora 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 forZuora 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Zuora 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.zuora 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 Zuora への接続を確立します。

Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。

Tenant プロパティの設定

プロバイダへの有効な接続を作成するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。

  • USProduction：リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
  • USAPISandbox：リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
  • USPerformanceTest：リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
  • EUProduction：リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
  • EUSandbox：リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。

デフォルトではUSProduction テナントを使用します。

Zuora サービスの選択

データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。

DataQuery

データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。

制限

  • フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数： 1,000,000
  • 出力レコードの最大数： 100,000
  • テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数： 5
  • テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数： 10
  • 1時間単位での、各クエリの最大処理時間： 1
  • GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ： 2
  • Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数： 20.000

AQuADataExport

AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト（テーブル）のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。

制限

  • AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
  • 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。

Zuora への接続

# CData Python Connector for Zuora を使用してデータベースエンジンを作成
engine = create_engine("cdata_zuora_2:///?User=OAuthClientID=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;Tenant=USProduction;ZuoraService=DataQuery;")

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 Zuora 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。

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