Aggregations タブを選択します。
Generate aggregationボタンをクリックします。
自然言語クエリを初めて生成する場合、Atlas にUse natural language to generate queries and pipelines modal と状態を示すモーダルが表示されます。自然言語クエリを使用するには、ボタンをクリックして、Use Natural Language MongoDB の適正使用ポリシーとプライバシーポリシーに同意する必要があります。

コレクションに関する質問を入力します

コレクションの自然言語プロンプトをクエリバーに入力します。集計パイプラインのプロンプトには通常、論理条件を持つカウント、平均、合計などの集計変数があります。例: How many movies have more than 3 writers in the writers array?

Enter キーを押しるか、 Generate aggregationボタンをクリックします。
集計パイプラインはPipelineバーに入力されます。下にスクロールすると、各ステージの構文が表示されます。

集計の実行

クエリを実行する前に、各ステージの構文を十分に確認してください。返されたパイプラインに、目的のユースケースに一致するフィールドとステージがあることを確認します。
警告
$mergeや$out などの一部の集計演算子は、コレクションのデータを変更する可能性があります。
集計パイプラインにコレクションのデータを変更できる演算子が含まれている場合は、パイプラインを実行する前に確認のためのプロンプトが表示されます。
パイプラインを実行するには、 Run ボタンをクリックします。

結果が集計ビューに入力されます。

Tip

オプションで、Natural Language Query Bar のサムアップまたはサムダウンアイコンをクリックして、エクスペリエンスの詳細を提供することでフィードバックを提供できます。

フィードバックは AI モデルの訓練には使用されません。

例

以下は、集計に自然言語プロンプトを使用する場合に期待される結果を理解するためのプロンプトの例です。

Prompt

応答

Count the movies that have a release year of 1999

[
   {
      $match: {
         year: 1999
      },
   },
   {
      $count: "total_movies",
   }
]

Which comedy genre movie has the most awards?

[
   {
      $match: {
         genres: "Comedy"
      }
   },
   {
      $sort: {
         "awards.wins": -1,
         "awards.nominations": -1
      }
   },
   {
      $limit: 1
   },
   {
      $project: {
         _id: 0,
         title: 1,
         "awards.wins": 1,
         "awards.nominations": 1
      }
   }
]

How many movies have a imdb.rating > 4?

[
   {
      $match: {
         "imdb.rating": { $gt: 4 }
      }
   },
   {
      $group: {
         _id: null,
         count: { $sum: 1 }
      }
   }
]

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