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자연어 집계 프롬프트

Atlas 사용하면 자연어 언어 사용하여 집계 쿼리를 생성할 수 있습니다. Atlas AI 사용하여 사용자가 제공한 프롬프트를 기반으로 애그리게이션을 생성합니다. 언어 사용한 쿼리는 유용한 점 될 수 있으며 MongoDB 쿼리 쓰기 (write) 방법을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.

참고

Compass에서 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리하면 프롬프트 텍스트와 MongoDB 스키마에 대한 세부 정보가 Microsoft와 OpenAI로 전송되어 처리됩니다. 사용자의 데이터는 타사 스토리지 시스템에 저장되거나 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다.

이 소프트웨어는 생성형 인공 지능을 사용합니다. 이 기능은 테스트 단계에 있기 때문에 부정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 이 소프트웨어의 사용에는 다음과 같은 MongoDB의 사항이 적용됩니다.

문서 탭에서 언어 프롬프트를 제공할 수도 있습니다.

언어 쿼리를 활성화해야 합니다.

이 페이지의 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트의 sample_mflix.movies 컬렉션 사용합니다.

1
  1. 0}Aggregations 탭을 선택합니다.

  2. Generate aggregation 버튼을 클릭합니다.

  3. 언어 쿼리 처음 생성하는 경우 Atlas Use natural language to generate queries and pipelines modal 상태의 모달을 표시합니다. 언어 쿼리를 사용하려면 Use Natural Language 버튼을 클릭하고 MongoDB 사용 정책개인정보 보호정책에 동의해야 합니다.

    자연어 언어 이용약관에 동의합니다.
2

collection에 대한 자연어 프롬프트를 쿼리 표시줄에 입력합니다. 집계 파이프라인 프롬프트에는 일반적으로 개수, 평균 또는 논리적 조건이 있는 합계와 같은 애그리게이션 동사가 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. How many movies have more than 3 writers in the writers array?

  1. Enter 키를 누르거나 Generate aggregation 버튼을 클릭합니다.

  2. 집계 파이프라인이 Pipeline 표시줄에 채워집니다. 아래로 스크롤하면 각 단계의 구문을 볼 수 있습니다.

3
  1. 쿼리를 실행하기 전에 각 단계의 구문을 철저히 검토하세요. 반환된 파이프라인에 원하는 사용 사례와 일치하는 필드와 단계가 있는지 확인합니다.

    경고

    $merge$out 같은 일부 집계 연산자는 컬렉션의 데이터를 수정할 수 있습니다.

    집계 파이프라인에 컬렉션의 데이터를 수정할 수 있는 연산자가 포함되어 있는 경우 파이프라인이 실행되기 전에 확인 메시지가 표시됩니다.

  2. Run 버튼을 클릭하여 파이프라인 실행합니다.

결과가 애그리게이션 보기에 채워집니다.

Natural Language Query Bar 옆에 있는 또는 아이콘을 클릭하여 선택적으로 피드백을 제공하고 경험에 대한 세부 정보를 제공할 수 있습니다.

사용자의 피드백은 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다.

다음은 애그리게이션에 자연어 프롬프트를 사용할 때 예상되는 결과를 이해하는 데 도움이 되는 프롬프트의 예입니다.

프롬프트
응답

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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