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AI 支援テーブル設計ワークフロー ​

これは誰に向けたものですか ​

テーブル スキーマのドラフトを迅速に生成し、会話による入力や小さなステップのテーブル編集を通じて段階的に修正する必要があるユーザー向け。

これで解決すること ​

ビジネス要件を実行可能なフィールドとインデックスのドラフトに変換したり、AI に現在のテーブルからレビュー可能な変更リストを生成してから主要な制約を手動でレビューしたりすることができます。

前提条件 ​

  • ビジネス エンティティ、キーの主キー、およびコア クエリ シナリオを定義しました。
  • 現在のページで AI Table Workshop または AI Modify を正常に開くことができます。

ステップ ​

  1. テーブル構成領域で「AI Table Workshop」をクリックします。結果: AI 会話パネルが開きます。
  2. 明確なオブジェクト、キーフィールド、制約、およびインデックス設定を使用して最初の要件を入力します。結果: AI は、設計上の決定の説明 (特定の型が選択された理由、インデックスが設定された理由など) を含む最初のスキーマ ドラフトを返します。
  3. 現在の構成がすでに存在する場合は、「フィールドの追加」、「タイプの調整」、「インデックスの追加」などの手順に進みます。結果: AI は、すべてを再記述することなく、既存のコンテキストに基づいて継続的に生成します。ワークスペースにすでに Schema Name がある場合、それもテーブルレベルのコンテキストとして渡されます。
  4. 標準フィールドを再利用する必要がある場合は、生成する前にテンプレートを選択します。結果: AI はテンプレート フィールドに優先順位を付け、構造の一貫性を向上させます。
  5. 結果を確認したら、「Apply to table config」をクリックします。結果: フィールドとインデックスがワークスペースに書き込まれ、編集可能になります。 AI が schemaName またはスキーマ修飾されたテーブル名を返した場合、システムは Schema Name と Table Name を自動的に分割して埋めます。
  6. メインインターフェイスに戻り、主要な項目を手動で確認します。結果: 型、NULL 許容値、デフォルト値、インデックスの命名、およびビジネス制約が最終的に確認されます。
  7. 既存のテーブルにローカル調整が必要な場合は、ヘッダーの AI Modify をクリックし、「deleted_at 論理削除フィールドを追加し、電話の一意のインデックスを電話とテナント ID に変更する」など、ターゲットの変更を説明します。結果: AI は、現在のテーブルに基づいて、テーブル レベル、フィールド、インデックスの変更の詳細を生成します。
  8. AI Modify パネルで、各変更を承認または拒否し、Apply selected changes をクリックします。結果: 受け入れられた変更は現在のテーブル構成に書き込まれますが、受け入れられなかった変更は適用されないままになります。
  9. テーブルやフィールドのコメントを補足する必要がある場合は、AI に中国語ビジネス コメントの生成を要求します。結果: AI はフィールド名とタイプに基づいてセマンティクスを推測し、簡潔な中国語のコメントを生成し、それを Table Chinese Name と Field Chinese Name に埋めます。

いつ完了するか ​

  • AI の結果が現在のテーブル構成に正常に適用されました。
  • AI Modify を使用すると、ターゲットの変更が項目ごとにレビューされ、ワークスペースに書き込まれます。
  • フィールドとインデックスの数、名前、および制約がターゲットのビジネス シナリオと一致している。
  • このデザインにスキーマが必要な場合、適用後に Schema Name がターゲット テーブルと調整されます。
  • AI コメントが使用された場合、テーブルとフィールドの中国語名が補足され、意味的に正確になります。
  • 右側の DDL 出力は、レビュー フローに入力する準備ができています。

よくある落とし穴と障害の処理 ​

  • 入力が短すぎる: AI 出力は汎用になります。ビジネス セマンティクス、フィールド ロール、および制約を追加して、再試行してください。
  • スキーマ修飾テーブルが必要な場合は、プロンプトに直接スキーマを指定するか、会話を続ける前にワークスペースに Schema Name を入力します。
  • 生成が失敗するか中断されます。現在のプロンプトを維持し、直接 1 回再試行してください。必要に応じて、より小さなリクエストに分割します。
  • 直接実行のリスク: AI 出力はドラフトです。実行前に手動レビューを省略しないでください。
  • 履歴が目標からずれている: Restart を使用してコンテキストをクリアし、新しい目標で要件を再構築します。
  • AI コメントは意味論的な推論であり、逸脱する可能性があります。主要なビジネス分野のコメントの正確性を生成後に手動で確認することをお勧めします。
  • AI Modify は、スモールステップのスキーマ編集に最適です。ビジネス上の意味、互換性、またはインデックス戦略に関係する変更については、適用する前に各変更の詳細を確認してください。