Google Cloud推出了一款新工具QueryData，旨在提升多智能體系統(tǒng)或應(yīng)用中，AI智能體查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)的準(zhǔn)確性。

QueryData能夠?qū)⒆匀徽Z(yǔ)言轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句，Google聲稱(chēng)其準(zhǔn)確率"接近100%"。該工具被定位為大語(yǔ)言模型直接生成查詢(xún)語(yǔ)句的替代方案。Google指出，大語(yǔ)言模型由于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)理解有限，且依賴(lài)概率推理，在直接生成查詢(xún)時(shí)容易產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。

不過(guò)，要建立這種必要的數(shù)據(jù)理解能力，使用QueryData的企業(yè)團(tuán)隊(duì)首先需要定義Google所稱(chēng)的"上下文"，即描述數(shù)據(jù)應(yīng)如何被訪問(wèn)和查詢(xún)的相關(guān)信息。這一過(guò)程涉及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的詳細(xì)編碼，包括表格說(shuō)明、數(shù)據(jù)關(guān)系、業(yè)務(wù)含義，以及指導(dǎo)查詢(xún)生成或執(zhí)行方式的確定性指令。

一旦上下文和規(guī)則配置完成，團(tuán)隊(duì)便可使用"上下文工程助手"（Context Engineering Assistant）——這是Gemini CLI中的一個(gè)專(zhuān)屬智能體，可基于Evalbench評(píng)估框架對(duì)查詢(xún)準(zhǔn)確性進(jìn)行迭代審查，直至達(dá)到滿(mǎn)意效果。

完成上述配置后，QueryData可集成到智能體驅(qū)動(dòng)的工作流中，作為用戶(hù)請(qǐng)求與底層數(shù)據(jù)庫(kù)之間的執(zhí)行層。

QueryData既可在Google Cloud自有的數(shù)據(jù)智能體中使用（目前已在BigQuery中上線(xiàn)），也可通過(guò)API由企業(yè)自行調(diào)用，用于構(gòu)建自定義智能體和多智能體系統(tǒng)。目前該工具支持AlloyDB、CloudSQL for MySQL、CloudSQL for PostgreSQL及Spanner。

Google在一篇博客文章中解釋道：在自定義配置中，智能體負(fù)責(zé)推理與編排，而QueryData則負(fù)責(zé)針對(duì)數(shù)據(jù)源生成、驗(yàn)證和執(zhí)行查詢(xún)，并將結(jié)果返回，供后續(xù)操作或決策使用。

Pareekh Consulting首席分析師Pareekh Jain認(rèn)為，這一新工具標(biāo)志著AI從工具型向內(nèi)置護(hù)欄的結(jié)果導(dǎo)向型智能體轉(zhuǎn)變，有助于企業(yè)將多智能體系統(tǒng)和應(yīng)用推向生產(chǎn)環(huán)境，并在金融、運(yùn)營(yíng)和供應(yīng)鏈等部門(mén)實(shí)現(xiàn)"決策級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景"。

然而，他也提出了警示：盡管QueryData降低了開(kāi)發(fā)人員在提示工程方面的工作量，并提升了運(yùn)行時(shí)的可靠性，但這實(shí)際上將工作重心轉(zhuǎn)移到了前期設(shè)計(jì)和持續(xù)維護(hù)上。

"它要求對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)有清晰的理解，需要針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)源編寫(xiě)確定性指令，并隨著結(jié)構(gòu)的演變持續(xù)維護(hù)，"他指出，"這實(shí)際上為智能體創(chuàng)造了一個(gè)全新的工作類(lèi)別——數(shù)據(jù)訪問(wèn)工程。"

他表示："這種權(quán)衡非常明顯。不用QueryData，系統(tǒng)構(gòu)建更快但生產(chǎn)環(huán)境中不夠可靠；使用QueryData，構(gòu)建周期更長(zhǎng)，但在大規(guī)模場(chǎng)景下具備可行性。"

Jain認(rèn)為，這種權(quán)衡最終將影響企業(yè)的使用模式——在受監(jiān)管和關(guān)鍵任務(wù)環(huán)境中，采用率可能最高；而在輕量級(jí)或?qū)嶒?yàn)性場(chǎng)景中，落地速度則會(huì)相對(duì)較慢。

此外，Jain還指出，QueryData也體現(xiàn)了Google Cloud更宏觀的戰(zhàn)略布局。

"QueryData表明，Google正試圖為AI智能體建立一套安全訪問(wèn)和使用數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方式。OpenAI聚焦于API，AWS側(cè)重連接器，微軟專(zhuān)注于Copilot等應(yīng)用，而Google則將目光放在數(shù)據(jù)層本身——即智能體如何與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，"Jain說(shuō)道。

"這種方式有其優(yōu)勢(shì)，尤其是與Google BigQuery的深度集成以及Google在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)積累。但也面臨挑戰(zhàn)——前期配置工作量較大，跨平臺(tái)靈活性較低。相比之下，微軟似乎更具優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槠涔ぞ咭呀?jīng)內(nèi)嵌于人們?nèi)粘Ｊ褂玫膽?yīng)用中，"他補(bǔ)充道。

Jain還表示，Google面臨的風(fēng)險(xiǎn)在于：如果來(lái)自AWS或微軟更簡(jiǎn)便的解決方案成為主流，QueryData可能只能在高階場(chǎng)景中發(fā)揮作用，而難以成為廣泛認(rèn)可的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

目前，QueryData正處于預(yù)覽階段。

Q&A

Q1：QueryData是什么？它主要解決什么問(wèn)題？

A：QueryData是Google Cloud推出的一款新工具，能夠?qū)⒆匀徽Z(yǔ)言轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句，準(zhǔn)確率接近100%。它主要解決大語(yǔ)言模型在直接生成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)時(shí)因結(jié)構(gòu)理解有限和概率推理而產(chǎn)生的不準(zhǔn)確問(wèn)題，適用于多智能體系統(tǒng)和應(yīng)用場(chǎng)景。

Q2：使用QueryData需要做哪些前期準(zhǔn)備？

A：企業(yè)團(tuán)隊(duì)在使用QueryData之前，需要先定義"上下文"，包括數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的詳細(xì)說(shuō)明（表格描述、數(shù)據(jù)關(guān)系、業(yè)務(wù)含義）以及確定性查詢(xún)指令。配置完成后，還需通過(guò)Gemini CLI中的上下文工程助手結(jié)合Evalbench框架對(duì)查詢(xún)準(zhǔn)確性進(jìn)行迭代驗(yàn)證，才能正式集成到工作流中。

Q3：QueryData目前支持哪些數(shù)據(jù)庫(kù)？

A：目前QueryData支持AlloyDB、CloudSQL for MySQL、CloudSQL for PostgreSQL以及Spanner，并可在BigQuery的數(shù)據(jù)智能體中直接使用，也支持通過(guò)API集成到企業(yè)自定義的智能體系統(tǒng)中。該工具目前處于預(yù)覽階段。