阿里云DMS Data Copilot——高效智能的数据助手，助力企业实现数据驱动的未来

DMS Data Copilot是DMS基于阿里云通义千问大模型构建的数据智能助手。其结合了DMS熟练的数据管理、数据使用能力，可帮助开发、运维、产品、运营、分析师和数据库管理员，更高效、规范地使用和管理数据。本文为您介绍如何使用Copilot。

1.使用限制

DMS Data Copilot基于元数据构建prompt，目前由于模型限制，当数据库数据过多时，Copilot仅会对一部分元数据（表、字段）进行采样，可能会忽略一些信息。

因此，Copilot在大型数据库中的效果可能不如在小型数据库中表现得出色。

登录数据管理DMS 5.0。
单击控制台左上角的图标，选择全部功能** > SQL窗口 > SQL窗口 。
说明
若您使用的是非极简模式的控制台，在顶部菜单栏中，选择SQL窗口** > SQL窗口。
在请先选择数据库 对话框中，搜索并选择数据库，单击确认。
在页面上方单击，开始使用Copilot。Copilot功能演示，请参见Copilot功能演示。
Copilot将在当前数据库下所有表作用域内进行查找。

在SQL Console界面输入注释后，按下Enter，便可以直接触发智能小程序生成SQL语句。

说明

注释格式为：两个半角连接号（-）+空格+自然语言（包含文字和符号）。

按下Tab键接受智能生成的SQL语句。

例如，查找小明在哪个城市买的手机，并显示手机型号。

cpp 复制代码

-- 查找小明在哪个城市买的手机，并显示手机型号。
SELECT
  city,
  item_id AS phone_model
FROM
  orders_test
WHERE
  buyer_name = '小明'
  AND item_id LIKE '%手机%';

请输入查询和分析的自然语言，Copilot将会根据表的备注、业务描述和问题的相关表，为您生成相关SQL。

NL2SQL支持使用思维模板功能，让您能够查看Copilot生成SQL的思考过程。您也可以在知识库中新增或编辑思维模板供AI参考，以提升查询结果的准确性和可解释性。

AI思考过程示例：

在Copilot中提问查询小红在哪个城市购买的手机，AI找到相关联的表，并给出选择目标表的原因。从度量（指标）、维度（筛选条件）、综上三个方面给出分析过程，并为您生成SQL语句。

该功能借助Meta Agent能力实现，帮助您在Data Copilot中快速找数、提高用数效率。

例如，在提问框中输入介绍一下这个数据库，Copilot会自动会您展示当前数据库的名称、库中包含的表的数量、表中的字段及类型、字段的备注信息、常用的SQL语句模板，以及预测当前数据库、表的使用场景。

当您执行的SQL出现报错时，可以使用DMS提供的错误修复功能。Copilot将为您分析错误原因并提供修复后的SQL语句。

基于SQL结果集进一步筛选数据。

输入部分关键字，智能助手会自动为您推荐相关续写的SQL，您也可以选择对应的代码模板实现续写。

说明

您需要在SQL窗口的设置区域开启SQL续写，才可以看到推荐的信息。

成功执行SELECT语句后，在执行结果区域的左侧单击图表，支持以可视化图表展示数据。您还可以进行如下操作：

使用问数Agent

数据开发人员使用Copilot进行数据查询、补充知识、调优NL2SQL等操作后，可以使用问数Agent功能，以应对产品、运营甚至外部需求方的数据问答需求。Agent是通过自然语言交互方式获取数据，用户无需熟悉表和SQL，只需提出问题即可获得所需结果。
基于Dify+NL2SQL搭建ChatBI

Dify on DMS+NL2SQL为您构建了完整的ChatBI方案，让复杂的数据分析触手可及。您只需要直接提出问题，DMS ChatBI就能够通过强大的AI工具理解您的意图，并利用NL2SQL将其转换为可执行的SQL语句。通过DMS提供的专属插件，将SQL语句下发至目标数据库执行，并以清晰、直观的可视化图表展示分析结果。
编辑知识库

您可在SQL窗口单击我的SQL ，然后在知识库 页签下找到并单击目标知识右侧的编辑。

知识库中的知识可以帮助Copilot智能助手更好地理解、回答问题，并实现自动化决策和推理。