Использование dbt Copilot StarterEnterpriseEnterprise +

Используйте Copilot, чтобы генерировать документацию, тесты, семантические модели и код с нуля, сохраняя при этом возможность изменять или исправлять сгенерированный код.

На этой странице объясняется, как использовать Copilot для следующих задач:

• Генерация ресурсов — Экономьте время, используя кнопку генерации Copilot для создания файлов документации, тестов и семантических моделей в процессе разработки в Studio IDE.
• Генерация и редактирование SQL прямо в редакторе — Используйте запросы на естественном языке для генерации SQL-кода с нуля или для редактирования существующего SQL-файла с помощью сочетаний клавиш или выделения кода в Studio IDE.
• Создание визуальных моделей — Используйте Copilot для генерации моделей в Canvas с помощью запросов на естественном языке.
• Построение запросов — Используйте Copilot для генерации запросов в Insights для исследовательского анализа данных с помощью запросов на естественном языке.
• Анализ данных с помощью агента Analyst — Используйте Copilot для анализа данных и получения контекстуализированных результатов в реальном времени, задавая вопросы агенту Analyst на естественном языке.

подсказка

Рекомендуем ознакомиться с нашим on-demand курсом dbt Copilot, чтобы узнать, как использовать Copilot для генерации ресурсов и не только.

Генерация ресурсов

Создавайте документацию, тесты, метрики и семантические модели resources одним нажатием кнопки в Studio IDE с помощью dbt Copilot, экономя время. Чтобы получить доступ к этой AI‑функции и начать её использовать:

1. Перейдите в Studio IDE и выберите SQL‑модель в разделе File Explorer.
2. В секции Console (под File Editor) нажмите dbt Copilot, чтобы увидеть доступные AI‑опции.
3. Выберите нужные опции для генерации YAML‑конфигурации: Generate Documentation, Generate Tests, Generate Semantic Model или Generate Metrics. Чтобы сгенерировать несколько YAML‑конфигураций для одной и той же модели, нажимайте каждую опцию отдельно. dbt Copilot автоматически сохраняет YAML‑конфигурацию в том же файле.
   • Для генерации метрик сначала должны быть определены семантические модели.
   • После этого нажмите dbt Copilot и выберите Generate Metrics.
   • Напишите запрос с описанием метрик, которые вы хотите сгенерировать, и нажмите Enter.
   • Accept или Reject сгенерированный код.
4. Проверьте код, сгенерированный AI. При необходимости вы можете обновить или исправить его.
5. Нажмите Save As. Изменения в файле будут отображаться в разделе Version control.

Пример использования dbt Copilot для генерации документации в IDE

Генерация и редактирование SQL inline

Copilot также позволяет генерировать SQL‑код прямо внутри SQL‑файла в Studio IDE, используя запросы на естественном языке. Это означает, что вы можете переписать или добавить отдельные части SQL‑файла, не редактируя его целиком.

Этот интеллектуальный AI‑инструмент упрощает разработку SQL за счёт сокращения количества ошибок, лёгкого масштабирования при росте сложности и экономии ценного времени. Окно запросов Copilot, доступное по сочетанию клавиш, берёт на себя рутинную или сложную генерацию SQL, позволяя вам сосредоточиться на задачах более высокого уровня.

Используйте окно запросов Copilot для таких сценариев, как:

• написание продвинутых трансформаций
• эффективное выполнение массовых правок
• создание сложных паттернов, например regex

Используйте окно промпта

Откройте AI‑окно запросов Copilot с помощью сочетания клавиш Cmd+B (Mac) или Ctrl+B (Windows), чтобы:

1. Сгенерировать SQL с нуля

• Использовать сочетания клавиш Cmd+B (Mac) или Ctrl+B (Windows) для генерации SQL с нуля.
• Ввести инструкции на естественном языке для генерации SQL‑кода, соответствующего вашим требованиям.
• Попросить Copilot исправить код или добавить определённую часть SQL‑файла.

Окно промпта dbt Copilot, доступное по сочетанию клавиш Cmd+B (Mac) или Ctrl+B (Windows)

2. Редактировать существующий SQL-код

• Выделите участок SQL‑кода и нажмите Cmd+B (Mac) или Ctrl+B (Windows), чтобы открыть окно запросов для редактирования.
• Используйте это для доработки или изменения конкретных фрагментов кода в соответствии с вашими потребностями.
• Попросите Copilot исправить код или добавить определённую часть SQL‑файла.

3. Просмотреть изменения в режиме diff, чтобы быстро оценить влияние изменений перед их внесением

• Когда предложение сгенерировано, Copilot отображает визуальный режим «diff», который помогает сравнить предлагаемые изменения с текущим кодом:
  • Green: новый код, который будет добавлен при принятии предложения.
  • Red: существующий код, который будет удалён или заменён предложенными изменениями.

4. Принять или отклонить предложения

• Accept: если сгенерированный SQL соответствует вашим требованиям, нажмите кнопку Accept, чтобы применить изменения напрямую к вашему .sql‑файлу в IDE.
• Reject: если предложение не соответствует вашему запросу/промпту, нажмите Reject, чтобы отклонить сгенерированный SQL без внесения изменений и начать заново.

5. Сгенерировать код заново

• Чтобы сгенерировать код заново, нажмите клавишу Escape на клавиатуре (или кнопку Reject во всплывающем окне). Это удалит сгенерированный код и вернёт курсор в поле ввода запроса.
• Обновите запрос и нажмите Enter, чтобы попробовать другую генерацию. Нажмите Escape ещё раз, чтобы полностью закрыть всплывающее окно.

После принятия предложения вы можете продолжать использовать окно запросов для генерации дополнительного SQL‑кода и коммитить изменения в ветку.

Редактируйте существующий SQL-код с помощью окна промпта dbt Copilot, доступного по сочетанию клавиш Cmd+B (Mac) или Ctrl+B (Windows)

Создание визуальных моделей

Copilot бесшовно интегрируется с Canvas — интерфейсом drag-and-drop, который помогает создавать визуальные модели с использованием запросов на естественном языке. Перед началом убедитесь, что у вас есть доступ к Canvas.

Чтобы начать создавать модели с помощью подсказок на естественном языке в Canvas:

1. Нажмите на иконку dbt Copilot в меню Canvas.
2. В поле ввода dbt Copilot введите подсказку на естественном языке, чтобы Copilot создал нужную вам модель (или модели). Вы также можете ссылаться на существующие модели с помощью символа @. Например, чтобы создать модель, которая рассчитывает общую стоимость заказов, вы можете указать @orders в подсказке — тогда будет подтянута и использована модель orders.
3. Нажмите Generate, и dbt Copilot сформирует описание моделей, которые вы хотите создать.
   • Чтобы начать заново, нажмите на иконку +. Чтобы закрыть окно подсказки, нажмите X.
   Введите запрос в поле запроса dbt Copilot, чтобы создавать модели с помощью естественного языка
4. Нажмите Apply, чтобы сгенерировать модель(и) в Canvas.
5. dbt Copilot отобразит визуальный режим «diff», который помогает сравнить предлагаемые изменения с существующим кодом. Просмотрите diff на холсте, чтобы увидеть сгенерированные операторы, созданные Copilot:
   • Белый: располагается в верхней части холста и обозначает существующую конфигурацию или пустой холст, которые будут удалены или заменены предложенными изменениями.
   • Зелёный: располагается в нижней части холста и обозначает новый код, который будет добавлен, если вы примете предложение.
     
   Визуальное представление различий предлагаемых изменений
6. Отклоните или примите предложения.
7. В блоке generated оператора нажмите на иконку воспроизведения, чтобы предварительно просмотреть данные.
8. Подтвердите результаты или продолжите дорабатывать модель.
   Используйте сгенерированный оператор с иконкой воспроизведения, чтобы предварительно просмотреть данные
9. Чтобы отредактировать сгенерированную модель, откройте окно подсказки Copilot и введите изменения.
10. Нажмите Submit, и Copilot сгенерирует обновлённую версию модели. Повторяйте шаги 5–8, пока результат вас полностью не устроит.

Создание запросов

Используйте Copilot для построения запросов в Insights с помощью запросов на естественном языке, чтобы удобно исследовать и выполнять запросы к данным через интуитивный интерфейс с богатым контекстом. Перед началом убедитесь, что у вас есть доступ к Insights.

Чтобы начать создавать SQL-запросы с помощью запросов на естественном языке в Insights:

1. Нажмите на иконку Copilot в боковом меню консоли запросов.
2. Нажмите Generate SQL.
3. В поле ввода dbt Copilot введите запрос на естественном языке, чтобы Copilot сгенерировал нужный SQL-запрос.
4. Нажмите ↑, чтобы отправить запрос. Copilot сгенерирует краткое описание SQL-запроса, который будет создан. Чтобы очистить поле ввода, нажмите кнопку Clear. Чтобы закрыть окно ввода, снова нажмите на иконку Copilot.
5. Copilot автоматически сгенерирует SQL и предоставит объяснение запроса.
   • Нажмите Add, чтобы добавить сгенерированный SQL к существующему запросу.
   • Нажмите Replace, чтобы заменить существующий запрос сгенерированным SQL.
6. В меню Query console нажмите кнопку Run, чтобы предварительно просмотреть данные.
7. Подтвердите результаты или продолжайте дорабатывать модель.

dbt Copilot в dbt Insights

Анализ данных с агентом Analyst Private beta

Используйте dbt Copilot для анализа данных и получения контекстуализированных результатов в реальном времени, задавая вопросы на естественном языке агенту Analyst на странице Insights. Чтобы запросить доступ к агенту Analyst, запишитесь в список ожидания.

Перед началом убедитесь, что у вас есть доступ к Insights.

1. Нажмите на иконку Copilot в боковом меню консоли запросов.

2. Нажмите Agent.

3. В поле ввода dbt Copilot введите свой вопрос.

4. Нажмите ↑, чтобы отправить вопрос.

   Агент преобразует вопросы на естественном языке в структурированные запросы, выполняет их на основе управляемых моделей и метрик dbt и возвращает результаты с указанием источников, предположений и возможных следующих шагов.

   Агент может проходить этот цикл несколько раз, если не удалось сразу получить полный ответ, что позволяет выполнять сложный многошаговый анализ.

5. Подтвердите результаты или продолжайте задавать агенту дополнительные вопросы о ваших данных.

История общения с агентом сохраняется, даже если вы переключаетесь между вкладками в dbt Insights. Однако она исчезает, если вы покидаете страницу Insights или закрываете браузер.

Использование агента Analyst в Insights

Нашли ошибку?

Создать GitHub Issue