AI-агенты
В Tengri встроены виртуальные помощники — AI-агенты, управляемые LLM и обладающие разными полезными навыками. Чтобы воспользоваться помощью агента, достаточно найти его имя в списке чатов и начать с ним диалог, задавая вопросы на естественном языке.
Ключевые особенности AI-агентов
Безопасность
AI-агенты строго ограничены по правам доступа:
-
Они не имеют прав на внесение изменений в данные.
-
Права на чтение данных пользователь должен предоставить им в явном виде точно так же, как это делается для обычных пользователей.
Память
AI-агенты обладают краткосрочной и долгосрочной памятью для развития навыков и ведения осмысленных диалогов.
-
Краткосрочная сессионная память: о чем мы разговариваем сейчас?
-
Долгосрочная личная память: как мы считаем эту метрику?
-
Долгосрочная общая память: какие метрики/схемы/таблицы мы используем в нашем проекте?
Семантический слой
При работе с данными AI-агенты используют не только мета-данные схем и таблиц, но и информацию из семантического слоя. Это подробные комментарии к схемам, таблицам и колонкам, которые пользователи могут создавать самостоятельно или поручить это специальному агенту.
Семантический слой позволяет AI-агентам лучше понимать как устройство данных, так и вопросы, которые задают пользователи об этих данных.
Благодаря использованию семантического слоя AI-агенты знают ответы, например, на такие вопросы:
-
Что конкретно значат эти термины в нашем проекте?
-
Что такое "клиент", "выручка", MRR применительно к данным нашего проекта или к конкретной схеме внутри проекта?
-
Какие метрики используются в нашем проекте? Как они рассчитываются?
-
На каких наборах данных рассчитываются наши метрики? В каких колонках каких таблиц хранятся эти данные?
-
Какие атрибуты есть у наших данных и что в точности они означают (для каждой колонки каждой таблицы)?
AI-агент Theodor: специалист по аналитике
Theodor — агент, который поможет составить SQL-запрос, проанализировать данные, найти в них закономерности и инсайты.
Навыки:
-
Понимает вопрос о данных на естественном языке
-
Формирует SQL-запрос к данным в качестве ответа
-
Предоставляет пользователю сформированный запрос для самостоятельного выполнения и проверки корректности
-
Интерпретирует ответ
-
Делает выводы
Примеры вопросов:
-
Какая средняя цена на продукт X в период Y у компании Z по нашим накладным?
-
Выведи топ-100 самых продаваемых товаров с поправкой на сезонность из коллекции 2024 года.
-
Найди аномалии в данных из таблиц в схеме по продажам.
AI-агент Dasha: специалист по визуализации данных
Dasha — агент, который помогает визуализировать данные.
Навыки:
-
Понимает вопрос о данных на естественном языке
-
Формирует SQL-запрос к данным
-
Создает визуализацию: дашборды, графики, диаграммы
-
Автоматизирует визуализацию в JavaScript
Примеры вопросов:
-
Построй график зависимости объема продаж в штуках от дня недели начиная с прошлого года
-
Визуализируй колонки A и B из таблицы X в схеме Y
AI-агент Archie: специалист по документированию данных
Archie — агент, который занимается описанием данных и формированием семантического слоя.
Навыки:
-
Анализирует содержимое таблиц по мета-данным
-
Анализирует содержимое таблиц по случайно выбранным данным из колонок в случае, если имеет доступ на чтение этих данных
-
Документирует данные на основе полученной информации и знаний о реальном мире
-
Формирует семантический слой, который будет использоваться другими агентами
Примеры вопросов:
-
Опиши все таблицы в схеме X
-
Опиши таблицу Y
-
Дополни наши описания для схемы X своими
