使用自然语言在Azure Cosmos DB Visual Studio Code扩展中查询(预览版)

此功能的作用

此预览功能可帮助你将纯语言提示转换为Azure Cosmos DB SQL 查询。

重要

此功能目前以预览版提供。 安装 VS Code 扩展后,在 VS Code 中选择“切换到预发行版本”,切换到预发行版本

显示Azure Cosmos DB扩展Visual Studio Code中“切换到预发行版本”选项的屏幕截图。

先决条件

  • Visual Studio Code 1.103 或更高版本。
  • Azure Cosmos DB扩展(预发行版本)。
  • Visual Studio Code 中已提供 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat。
  • 访问NoSQL帐户或本地模拟器设置的Azure Cosmos DB。

有关预览设置和验证资产,请参阅预览存储库: cosmosdb-vscode-ai-assistant-preview

从自然语言生成查询

  1. 在查询编辑器中打开Azure Cosmos DB容器。
  2. 在查询编辑器中打开 AI 生成流。
  3. 输入描述结果形状、筛选器和排序的提示。
  4. 将生成的查询插入编辑器中。
  5. 运行查询并验证结果。

在 Visual Studio Code 中,通过自然语言提示生成 Azure Cosmos DB SQL 查询的体验。

示例提示:

Find active orders from the last 30 days sorted by newest first.
Return top 20 users with the highest loyaltyPoints.
Show products where inventoryCount is less than 10.

优化生成的输出

如果第一次查询已经比较接近但不完全准确,请使用后续提示词进一步完善,例如:

Keep the filters, return only id and status, and add ORDER BY c._ts DESC.

最佳结果来自以下提示:

  • 预期字段。
  • 精确筛选条件。
  • 排序和分页要求。

验证正确性和性能

  1. 根据容器架构确认字段名称和值类型。
  2. 验证大型容器的分区键假设。
  3. 在表、JSON 或树视图中检查查询结果。
  4. 如果迭代期间 RU 消耗量较高,则使用更窄的筛选器重新运行。

已知限制和预览指南

  • 生成的查询可能需要对复杂架构进行手动优化。
  • 架构采样和查询历史记录可能会影响后续建议。
  • 保持预览测试数据集不敏感。
  • 在测试类似生产的数据之前,验证 AI 助手与组织策略的使用情况。

故障排除

  • 如果生成失败,请确认已在查询编辑器中选中容器上下文。
  • 如果结果与意向不匹配,请使用显式字段和筛选器重写提示。
  • 如果查询输出为空,请进行测试 SELECT TOP 10 * FROM c 以检查可用数据。