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Ask AI の導入: Datalore におけるプロンプトベースのコード生成と変更

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Datalore コミュニティの皆さん、こんにちは。

今日は Datalore の新機能である「Ask AI」をご紹介します。 この機能は簡単な自然言語での命令によるコードの生成と変更をサポートすることで、Python、R、および SQL によるコーディングを単純化することを目的としています。

こちらの AI 機能は JetBrains AI サービス上で動作します。 このサービスはユーザーとさまざまな大規模言語モデル(LLM)をシームレスにリンクすることで JetBrains 製品に固有の AI 機能を実現しています。 現時点の Datalore は OpenAI のみをサポートしており、今後はより多くのプロバイダーと JetBrains が作成する複数のより小さなモデルを含めることでモデルのオプションを改善していく意向です。

Ask AI 機能は現行の公式リリースの間はすべての Datalore ユーザーが利用できます。 ただし、将来的に Ask AI へのアクセスは有料プランのユーザーに限定されます。


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Ask AI の仕組み

手動コーディングする代わりに、リクエストを入力するだけで Ask AI がリクエストを Python、R、または SQL の実行可能コードに変換します。 この機能はコーディングのアクセシビリティを高めて効率的にするように設計されていますが、生成または変更されたコードを使用する前にはその内容を必ずレビューし、要件を満たしていることを確認してください。

では、この AI 機能のメリットをいくつかの実践的な例を通して詳しく見てみましょう。

コード生成の例

植物学者がさまざまな品種のアヤメ属の花とその特徴について調査しているとしましょう。 品種間の相関図をそれぞれの属性に基づいて作成しようとしています。

Ask AI に「品種間の相関図を作成する」と指示すると、 LLM が 図の作成に必要な Python コードを提供します。

Datalore における Ask AI を使ったコードの生成

生成された Python コードは必要なライブラリをインポートし、CSV ファイルから品種データを読み取り、相関図を作成します。 その結果、それぞれの属性に基づいて異なる品種間のつながりと依存関係を可視化できるようになります。

コード変更の例

では、相関図の色をカスタマイズすることにしましょう。 Ask AI を使えば、このカスタマイズを簡単に行えます。 Ask AI に「代わりに紫、緑、黄色を使う」と指示すると、 希望するカラースキームで図を作成するように既存のコードが改良されます。

Datalore における Ask AI を使ったコードの変更

このわずかな変更により、相関図がカスタムのカラースキームを使って品種間のつながりの強さを視覚的に伝えられるようになりました。 Ask AI を使用すれば、視覚表現を簡単にカスタマイズしてデータをより適切に表現し、有意義なインサイトを得られます。

Ask AI から得られるメリット

時間は貴重であり、コーディングには複雑さが伴うものです。 Ask AI には価値の高いメリットがいくつかあります。

  • 時間の節約: Ask AI は定型業務のコードを素早く生成できるため、手動コーディングの時間と手間を節約できます。 日常的なコード生成作業が処理されている間に重要な業務に専念できます。
  • コードの変更: 既存のコードを変更する必要がある場合は、Ask AI を使って楽に調整作業を進められます。
  • 統合: Ask AI は Python、R、および SQL とシームレスに統合可能で、データ解析、可視化、および機械学習の業務をサポートします。
  • 学習支援: コーディングや特定のプログラミング言語に不慣れな場合でも、Ask AI はコーディングの習得に役立つため、スキルを高めることができます。

提供状況とユーザーの同意

Ask AI は国によっては提供されていない場合があります。 お住まいの地域で利用可能かどうかについては、こちらを確認することをお勧めします。

また、開始にあたってはサービスの使用に関連する利用規約に同意する必要もあります。 この手順を踏むことで、透明性とデータプライバシー保護が保証されます。

将来的に Ask AI へのアクセスは有料プランをご契約のユーザーに限定されることにご注意ください。そのため、この機能はすべてのユーザーに提供されている間に試すことをお勧めします。

データの共有と制御

AI 機能を使用する場合、Datalore はユーザーのリクエストとコードを LLM プロバイダーに送信します。 送信対象にはユーザーが入力するプロンプトが含まれますが、コードの一部、ファイルタイプ、使用されているフレームワークなどの他の詳細も含まれる場合があります。 このような追加情報は LLM にコンテキストを提供するのに役立ちます。

ユーザーがより細かく制御できるよう、LLM にデータのどの部分を送信するかを指定できるようにしています。 データを送信する前にはリクエストごとに共有する情報をレビューし、決めることができます。 これを行うには、歯車アイコン | With review(レビュー付き) をクリックします。

Datalore で LLM に送信されるデータの部分を指定

JetBrains のデータ収集の処理方法に関する詳細は、ウェブサイトをご覧ください。

フィードバック

皆さんのご意見を重視しています! Ask AI の改善に関する提案やアイデアがある場合、または具体的な機能をご希望の場合は、フィードバックフォームでご連絡ください。 このフォームは Datalore | ? | Feedback form(フィードバックフォーム)にあります。

今すぐ Ask AI をぜひお試しください。 居住国での提供状況をご確認の上、ご利用前に利用規約に同意してください。


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どうぞコーディングをお楽しみください!

Datalore チーム一同より

オリジナル(英語)ブログ投稿記事の作者:

Ryuji Owan

Alina Anikina

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