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式の生成

CLAIRE Copilotを使用して式を生成し、マッピングロジックを自然文または擬似コードで定義します。自然言語プロンプトを入力すると、CLAIRE Copilotはその言語をトランスフォーメーション言語に変換します。
CLAIRE Copilotは、アグリゲータトランスフォーメーションと式トランスフォーメーションで式を生成することができます。
次の画像に、式エディタ内のCLAIRE Copilotを示します。
  1. 1CLAIRE Copilotを使用して式を生成するには、[式の生成]ダイアログボックスを開きます。
  2. 2左右の矢印キーを使用して、式の異なるバージョンを表示できます。
  3. 3CLAIRE Copilotが現在の式を生成するために使用したプロンプトを表示します。
  4. 4生成された式を表示し、編集します。この式には、CLAIRE Copilotが式をどのように生成したかを説明するコメントが含まれています。
注:
式エディタを終了するために[OK]を選択すると、現在のバージョンの式が保存されます。例えば、4つのバージョンのうちバージョン3を表示した状態でエディタを終了すると、バージョン3が保存されます。他のバージョンは破棄されます。

式の生成に関するルールとガイドライン

CLAIRE Copilotを使用して式を生成する場合は、次のルールとガイドラインに従ってください。

式を生成するためのプロンプト

CLAIRE Copilotを使用して式を生成するには、式を自然文で記述するか、擬似コードを使用して記述します。SQL ELTモードのマッピングでは、CLAIRE Copilotはクラウドエコシステムの関数を使用して式を生成します。

自然文

次のサンプルプロンプトに、自然文で式を記述する方法を示します。
Write a regex to standardize phone numbers by applying formatting logic to match the pattern (XXX) XXX-XXXX.
Create a condition to route separate records by month and assign them to different targets.
Check if address1 contains USA. If yes, concatenate address1 and address2. If not, convert the mod of the ASCII code of the first letter in both the city and state to string.
Extract the month from the start date and compare it to the end date.
次の例に、自然文で記述したプロンプトを示します。
1. Cast all columns to string. Do a left or right trim.
2. Make sure all fields aren't null.
3. If there's a null, replace it with null stringConcatenate all the above using the || operator and don't use the concat function.
4. Create an MD5 function out of the concatenated value.
次の画像に、マッピングと詳細モードのマッピングに対して生成された式を示します。
MD5関数を使用した、生成された式。
次の例に、自然文による別のプロンプトを示します。
Cast all columns to string. Do a left or right trim. Join all.
次の画像に、SQL ELTモードのマッピング用に生成された式を示します。
複数のフィールドをトリミングして連結した、生成された式。

擬似コード

次のサンプルプロンプトに、擬似コードを使用して式を記述する方法を示します。
if order status is New or Processing and order date in January
set order status to Fulfilled
else if order date in February
set order status to Delayed
次の例に、擬似コードを使用したプロンプトを示します。
    // --- TIER 1: STRATEGIC & HIGH-GROWTH ---
    // Criteria: Very high revenue, large size, and an active client in a key industry.
    IF (Revenue >= 25,000,000 AND 
        NumberOfEmployees >= 5,000 AND
        (Industry == 'Technology' OR Industry == 'Financial Services') AND
        Type == 'Active Client') THEN
        
        Priority_Bucket = 'Tier 1 - Strategic & High-Growth'
    
    // --- TIER 2: KEY ACCOUNTS ---
    // Criteria: High revenue, significant size, OR an active client in any target industry.
    ELSE IF ((Revenue >= 10,000,000 AND 
              NumberOfEmployees >= 1,000) OR
             (Revenue >= 5,000,000 AND
              Type == 'Active Client' AND
              (Industry == 'Healthcare' OR Industry == 'Manufacturing'))) THEN

        Priority_Bucket = 'Tier 2 - Key Accounts'

    // --- TIER 3: STANDARD ACCOUNTS ---
    // Criteria: Established revenue, moderate size, typically a Prospect or long-term Client.
    ELSE IF (Revenue >= 1,000,000 AND 
             Revenue < 10,000,000 AND
             NumberOfEmployees >= 100 AND
             (Type == 'Client' OR Type == 'Prospect')) THEN

        Priority_Bucket = 'Tier 3 - Standard Accounts'

    // --- TIER 4: DEVELOPMENTAL ACCOUNTS ---
    // Criteria: Smaller, but strategic as a new Partner or a small company in a key industry.
    ELSE IF (Revenue >= 100,000 AND 
             NumberOfEmployees >= 50 AND
             (Industry == 'Technology' OR Type == 'Partner')) THEN

        Priority_Bucket = 'Tier 4 - Developmental Accounts'
    
    // --- TIER 5: SME/OTHER ---
    // Criteria: All remaining items.
    ELSE
        Priority_Bucket = 'Tier 5 - SME/Other'
    END IF
次の画像に、マッピングと詳細モードのマッピングに対して生成された式を示します。
ネストされたIIF文を使用した、生成された式。
次の例に、擬似コードを使用した別のプロンプトを示します。
SELECT totalAmount,
CASE
WHEN TO_NUMBER(totalAmount) > 1000 THEN 'High Value'
ELSE 'Standard'
END AS amount_category
FROM your_table;
次の画像に、SQL ELTモードのマッピング用に生成された式を示します。
IIF文を使用した、生成された式。