Data Model

Mimir が自然言語を正しい SQL に変換できるのは、セマンティックモデルによるデータの記述、つまりどのテーブルか、各列が何を意味するか、どの measure が事前定義されているかがあるからです。上部の Data Model ボタンで、現在選択しているセマンティックモデルの構造全体が開き、回答中の列が実際に何を表すかを確認できます。

パネルの内容は次のとおりです。

• Summary：このセマンティックモデルが記述する業務範囲の要約です。
• Model Source：この構造がどのセマンティックモデル由来かを示します。
• Table：テーブル名とその説明です。
• Columns：各列の名前、型、説明です。小売サンプルの入荷通知テーブルを例にすると、商品識別子、店舗識別子、待機している会員数、そのうち上位会員の人数、最も古い依頼の日付が並びます。
• Relationships：このテーブルが他のデータと関連する列です。
• Measures：事前定義された measure で、名前、集計関数、計算の基となる列が含まれます。たとえば件数は count、待機会員数の合計は対応する列の sum です。質問の際にこれらの measure 名をそのまま使えるため、計算方法を自分で説明する必要はありません。

パネル下部の Preview Data でこのテーブルの実データをプレビューでき、列に実際に何が入っているかを確認できます。

パネル下部の Preview Data では、このテーブルの実データを確認できます。10 行が表示され、各列はデータベースの生の値です。入荷通知テーブルであれば、ある SKU をどの店舗で何人の会員が待っているか、そのうち上位会員が何人かが分かります。

セマンティックモデル自体の作成と公開は Odin | Asgard Studio で行います。Mimir 側は読み取りと表示のみで、編集はできません。