AI とチャットする

Open AI チャット

AI チャットツールウィンドウを開くには、右側のツールバーの AI チャットをクリックします（DataGrip の場合は、ヘッダーの 他のツールウィンドウをクリックして AI Assistant を選択します）。

ツールウィンドウは、デフォルトでチャットモードが選択された状態で開きます。以前にエージェントに切り替えた場合は、 ボタンをクリックしてリストから選択することで、チャットモードに戻すことができます。

新しいチャットを始める

すでにチャットが開いていて、新しいチャットを開始したい場合は、 新規チャットをクリックするか、Alt+Insert を押してください。

1. チャットで、モデル名の横にある ボタンをクリックします。

   

2. リストから希望のモデルを選択します。

コードベースモードを有効にする

デフォルトでは、AI Assistant は応答を提供するために必要な関連情報を自動的に収集します。情報を手動で追加したい場合は、この動作を無効にすることができます。そのためには、 をクリックしてコードベースモードを有効にする設定を無効にしてください。

その後、 ボタンを使用するか、@ 参照を使用して、関連情報を手動で追加できます。

添付ファイルを手動で追加する

添付の追加ボタンをクリックすると、関連するコンテキストを手動で追加できます。その後、添付ファイルのカテゴリと追加したいアイテムを選択してください。

以下に、クエリに特定の種類のコンテキストを追加する方法の詳細な手順を示します。

コンテキストにファイルまたはフォルダーを追加する

コンテキストにファイルとフォルダーを追加すると、AI Assistant は関連するコードとプロジェクト構造にアクセスできるようになり、依存関係を理解して、より正確でコンテキストに応じた回答を提供できるようになります。

コンテキストにファイルまたはフォルダーを追加するには:

1. チャットで、 添付の追加をクリックします。

2. メニューからファイルおよびフォルダーオプションを選択し、追加するファイルまたはフォルダーを指定します。

   

3. チャットに質問を入力してクエリを送信します。

AI Assistant は、回答を提供する際に、添付ファイルまたはフォルダーを使用して追加のコンテキストを収集します。

コンテキストにイメージを追加する

AI Assistant はイメージから関連情報を抽出し、リクエストを処理する際のコンテキストとして活用できます。スクリーンショットからコードスニペットを読み取ったり、エラーメッセージを分析したり、その他の視覚的なコンテキストを解釈したりすることも可能です。

リクエストにイメージを追加するには:

1. チャットで、イメージ処理に対応しているモデルを選択してください。対応モデルには アイコンが表示されています。

   

2. 添付の追加をクリックします。

3. メニューからイメージの追加オプションを選択し、追加するイメージを指定します。必要に応じて複数のイメージを添付できます。

   

4. チャットに質問を入力してクエリを送信します。

AI Assistant はイメージを処理し、返信を生成するために必要な関連情報を抽出します。

抽出されたコードスニペットは、必要に応じてさらに処理できます。

UI からコンテキストを追加する

チャットで質問する際、UI 要素から直接クエリにコンテキストを追加できます。ターミナル、ツールウィンドウ、コンソールなど、様々な UI 要素からコンテキストを追加できます。たとえば、コンソールからビルドログをアタッチして、ビルドが失敗した理由を確認することができます。

1. チャットで、 添付の追加をクリックします。

2. メニューから UI からコンテキストを追加するオプションを選択します。

   

3. コンテキストに追加するデータを含む UI 要素を選択します。

4. チャットに質問を入力してクエリを送信します。

AI Assistant は、応答を生成するときに追加されたコンテキストを考慮します。

データベースオブジェクトをアタッチする

利用可能 : DataGrip および IDE バージョン 2025.2 以降のデータベースツールおよび SQL(英語) プラグインを搭載した IDE

AI チャットでリクエストに特定のデータベースオブジェクトを添付することで、LLM に追加のコンテキストを提供できます。手順は以下のとおりです。

1. チャットで「 @ 」と入力し、入力を開始するか、「 dbObject: 」を選択します。

2. 表示されるデータベースオブジェクトのリストから、アタッチするオブジェクトを選択します。

   

   メッセージに添付されたオブジェクトを確認し、チャット内の対応する添付ファイルをクリックすると、そのオブジェクトに移動できます。

3. チャットに質問を入力してクエリを送信します。

データベースのコンテキストについてメンションする

利用可能 : DataGrip および IDE バージョン 2026.1 以降のデータベースツールおよび SQL(英語) プラグインを搭載した IDE

AI Assistant は、コードスニペットから作成されたファイルの各種設定を自動的に管理できます。そのためには、チャットで SQL ダイアレクト、データソース、スキーマに関するコンテキストを提供してください。また、すでにデータソースが接続されているファイルについて AI Assistant に問い合わせた場合、そのデータソースが新しく作成されたファイルにも接続されます。

選択範囲をコンテキストとして添付

コードの特定の部分、実行時警告、ターミナル出力、あるいは様々なツールウィンドウに表示されるその他の結果について、コード操作中に説明が必要になる場合があります。AI Assistant を使用すると、これらのコンテンツを選択し、リクエストのコンテキストとしてチャットに追加できます。

説明を読むには:

1. 説明したいコンテンツを選択してください。エディターのコードスニペット、ランタイムエラー、ターミナル出力、対応するツールウィンドウに表示されるその他のコンソールメッセージなどです。

   

   選択内容はコンテキストとして自動的にチャットに追加されます。

2. チャットで、AI Assistant に選択内容の説明を依頼します。

@mentions を使用する

@mentions を使用すると、ファイルやシンボルなどの特定の項目をコンテキストとしてリクエストに追加できます。

使用可能なカテゴリ

• @thisFile は現在開いているファイルを参照します。

• @selection は、エディターで現在選択されているコードの一部を参照します。

• @projectStructure は、プロジェクトツールウィンドウに表示されるプロジェクトの構造を指します。

• @problems は現在開いているファイルで検出された問題を参照します。

• @localChanges はコミットされていない変更を指します。

• @file: は、現在のプロジェクトからファイルを選択するためのポップアップを呼び出します。ポップアップから必要なファイルまたはイメージを選択するか、ファイル名（例: @file:Foo.md または @file:img.png）を入力してください。

• @folder: は現在のプロジェクト内のフォルダーを参照します。選択されたフォルダーとそのすべての内容が、プロンプトのコンテキストとして追加されます。

• @rule: はプロンプトにプロジェクトルールを追加します。呼び出されたポップアップからルールを選択するか、ルール名を手動で入力することができます。

• @dbObject: は、スキーマやテーブルなどのデータベースオブジェクトを指します。例: 生成された SQL クエリの品質を向上させるために、リクエストにデータベーススキーマを添付できます。

• @commit: はプロンプトにコミット参照を追加します。呼び出されたポップアップからコミットを選択するか、コミットハッシュを手動で書き込むことができます。

• @symbol: はプロンプトにシンボルを追加します (例: @symbol:FieldName)。

• PyCharm および DataDrip の @jupyter: は、プロンプトに Jupyter 変数を追加します (例: @jupyter:df)。

添付ファイルを確認する

アタッチファイルをクリックすると、別のウィンドウで開き、内容を確認できます。

リクエストがすでに送信されている場合は、 ボタンをクリックすると、リクエストに追加された添付ファイルを見つけることができます。

回答で AI Assistant によって提供される添付ファイルは常に表示されますが、必要に応じて をクリックして非表示にすることができます。

メッセージのトリミングしきい値を設定する

各言語モデルにはコンテキストウィンドウ、つまり一度に処理できるコンテキストの最大量が設定されています。この制限を超えると、モデルは不完全な応答を生成したり、会話の以前の部分を破棄したりする可能性があります。

リクエストがモデルのキャパシティ内に収まるように、メッセージのトリミングしきい値を設定できます。このしきい値を超えると、AI Assistant は小さいファイルを優先し、大きいファイルから重要なコンテンツを抽出して、モデルに送信されるコンテキストの量を最適化します。

メッセージのトリミングしきい値を設定するには:

1. 設定 | AI Assistant に移動します。

   または、 アイコンでマークされたトリミングされた添付ファイルの上にマウスを移動し、しきい値を調整するをクリックします。

   

2. メッセージトリミングしきい値セクションで、モデルコンテキストウィンドウの % を超える場合はメッセージをトリムする設定の値を選択します。

   

3. 変更を保存するには、OK をクリックします。

その結果、メッセージが指定されたしきい値を超えると、AI Assistant はモデルがリクエストを処理できるように接続ファイルをトリミングします。トリミングされたコンテンツには アイコンが表示されます。

現在のファイルに提案を適用する

チャットモードで AI Assistant によって生成されたコードスニペットは、現在開いているファイルに適用できます。変更はファイル全体に適用され、関連するコードが更新内容を統合するように調整されます。

提案を適用するには:

1. 適用するコードスニペットを見つけます。

2. 適用ボタンをクリックしてください。

   

3. エディターで、 次の変更または 前の変更ボタンをクリックして変更を確認します。

   

4. 変更を適用する準備ができたら、すべて受諾をクリックします。そうでない場合は、すべて破棄をクリックして変更を拒否します。

レスポンスを再生成する

AI Assistant によって提供された回答が気に入らない場合は、応答の最後にある この応答を再生成するをクリックして、新しい回答を生成します。

1. チャットインスタンスで、Ctrl+F を押します。または、 をクリックしてチャットで検索を選択します。

2. 検索フィールドにクエリを入力します。AI Assistant がチャット内で指定されたテキストに一致するすべての箇所をハイライトします。

3. ボタンを使用して、次の / 前の出現箇所に移動します。