Concepts relatifs aux agents génie

Genie Agents est une fonctionnalité Azure Databricks qui permet aux équipes métier d’interagir avec leurs données à l’aide du langage naturel. Les experts du domaine configurent les agents Genie avec des jeux de données, des exemples de requêtes et des instructions de texte pour aider Genie à traduire des questions métier en requêtes analytiques. Après la configuration, les utilisateurs professionnels peuvent poser des questions et générer des visualisations pour comprendre les données opérationnelles. Pour plus d’informations sur Azure Databricks fonctionnalités basées sur l’IA, consultez Les fonctionnalités d’assistance d’IA Databricks.

Note

Les agents génie étaient anciennement appelés Génie Spaces.

Genie sélectionne les noms et descriptions pertinents des tables et colonnes annotées pour convertir les questions en langage naturel en requête SQL équivalente. Elle renvoie la requête générée et le tableau des résultats, si possible. Si Genie ne peut pas générer de réponse, il peut poser des questions de suivi pour clarifier avant de fournir une réponse.

Exemple de cas d’usage

Un directeur commercial veut comprendre le produit le plus vendu au fil du temps dans leur boulangerie. Ils peuvent interagir avec l’Agent Génie à l’aide du langage naturel et générer automatiquement une visualisation.

Le GIF suivant montre cette interaction :

Gif avec un exemple de question, une réponse et une visualisation générée automatiquement

Fonctionnement des agents Genie

Les agents Génie utilisent un système IA composé pour interpréter les questions métier et générer des réponses. Au lieu d’utiliser un seul modèle de langage volumineux, les systèmes IA composés traitent les tâches dans les applications IA en combinant plusieurs composants interagissants. Les systèmes IA composés sont un modèle de conception de plus en plus courant pour les applications IA en raison de leurs performances et de leur flexibilité. Pour plus d’informations, consultez The Shift from Models to Compound AI Systems.

Concepts clés

Concept Description
Magasin de connaissances Collection de définitions sémantiques organisées qui améliore la compréhension de vos données par Genie. La base de connaissances comprend des descriptions des tables et des colonnes au niveau de l’agent, des synonymes, des relations de jointure, des expressions SQL et des paramètres de correspondance des prompts. Les configurations de la base de connaissances sont limitées à l’agent et n’affectent pas les métadonnées du catalogue Unity. Consultez Créer une base de connaissances.
Instructions Notes en texte brut qui indiquent à Genie comment interpréter vos données et répondre aux questions. Les instructions peuvent décrire les règles métier, la terminologie préférée, les formats de date et d’autres contextes spécifiques au domaine. Consultez Fournir des instructions.
Exemples de requêtes SQL Requêtes SQL qui servent de réponses de référence pour les questions courantes. Genie sélectionne intelligemment des exemples pertinents dans la bibliothèque de requêtes de l’agent pour générer des réponses plus précises. Consultez Ajouter des exemples de requêtes et de fonctions SQL.
Ressources fiables Exemples de requêtes paramétrables et fonctions SQL dont la logique exacte a été vérifiée par un auteur d’agent. Lorsque Genie utilise une ressource approuvée pour générer une réponse, la réponse provient de cette logique vérifiée. Consultez Examiner une réponse.
Benchmarks Ensemble de questions de test utilisées pour évaluer et mesurer la précision de la réponse de l’Agent Génie. Contrairement aux instructions, les benchmarks sont à des fins d’évaluation uniquement : Genie n’utilise pas de questions de benchmark ou SQL pour améliorer son contexte. Voir Benchmarks.
Mode agent Mode de raisonnement en plusieurs étapes qui effectue une analyse plus approfondie sur vos données. Le mode agent interrompt les questions complexes en sous-tâches, exécute plusieurs requêtes SQL et retourne un rapport structuré avec des résultats et des visualisations. Consultez le mode Agent.

Quelles données puis-je utiliser ?

Un Agent Genie est basé sur les données inscrites dans le catalogue Unity, notamment les tables gérées, les tables externes, les tables étrangères, les vues, les vues de métriques et les vues matérialisées. Genie utilise les métadonnées attachées aux objets du catalogue Unity, ainsi qu’une base de connaissances propre à l’agent, constituée par l’auteur, pour générer des réponses. Des jeux de données annotés correctement, associés à des instructions spécifiques que vous fournissez, sont essentiels pour la création d’une expérience positive pour les utilisateurs finaux.

Note

En mode Chat, Genie fonctionne uniquement avec des données structurées. Il ne peut pas répondre à des questions sur des données non structurées telles que des fichiers PDF, des documents Word ou d’autres contenus basés sur des fichiers. Pour interroger les fichiers non structurés stockés dans les volumes du catalogue Unity (Bêta), utilisez le mode Agent. Consultez Analyser des fichiers dans des volumes avec un Agent Genie. Pour donner à Genie accès à des documents externes, utilisez Chat dans Genie, qui peut se connecter à des sources de documents externes telles que Google Drive et SharePoint.

Comment les agents Genie génèrent une réponse

Lorsqu’un utilisateur envoie une question, Genie analyse la demande, identifie les sources de données pertinentes et détermine comment générer une réponse appropriée. Les détails fournis par les auteurs, combinés à des commentaires, métadonnées et exemples de valeurs de catalogue Unity pertinents à partir de colonnes sélectionnées, permettent à Genie de déduire à la fois la logique métier et technique. Genie filtre intelligemment des exemples de requêtes SQL, de métadonnées de table et de colonne, ainsi que l’historique des conversations pour sélectionner le contexte le plus pertinent pour répondre à la requête.

Genie génère des réponses à l’aide des composants suivants :

Composant Description
Métadonnées de la table Unity Catalog Les noms de tables, les descriptions et les relations de clé primaire (PK) et de clé étrangère (FK) définies. Genie utilise ces données pour convertir des invites en langage naturel en SQL.
Noms et descriptions de colonnes Genie filtre intelligemment les noms et descriptions de colonnes pertinents.
Contexte de la base de connaissances Métadonnées spécifiques à l’agent que les auteurs ajoutent localement, y compris les valeurs de colonne pertinentes pour la génération de requête. Ne modifie pas les métadonnées existantes du catalogue Unity. Consultez Créer une base de connaissances.
Exemples de requêtes SQL Genie sélectionne intelligemment des exemples SQL pertinents à partir de requêtes SQL.
Fonctions SQL Toutes les fonctions SQL qui ont été ajoutées à l’agent.
Instructions Notes en texte brut fournies en tant qu’instructions générales.
Historique des prompts et des réponses Messages et réponses de la conversation actuelle. Si nécessaire, en raison des limites des jetons , les parties les plus anciennes de l’enregistrement de conversation sont exclues.

Note

Certains détails de table, tels que le propriétaire et la taille de la table, ne sont pas inclus par défaut. Pour accéder à ces informations, utilisez des vues à partir du schéma d’informations disponible pour tous les catalogues catalogue Unity. Pour plus d’informations sur les éléments disponibles dans le schéma d’informations, consultez Schéma d’informations.

Dans la plupart des cas, Genie génère une requête SQL qui s’exécute sur l’entrepôt SQL de l’agent. Les requêtes générées sont toujours en lecture seule. Les nouvelles tentatives sont gérées automatiquement, tandis que l’entrepôt de données SQL gère la simultanéité et la mise à l’échelle. Pour plus d’informations sur la façon dont Genie gère la sécurité et la confidentialité, consultez La confiance et la sécurité des fonctionnalités d’assistance à l’IA Databricks.

Améliorer la précision de la réponse à l’aide d’Inspect

Important

Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.

Inspect utilise un raisonnement avancé pour examiner et améliorer la précision des requêtes SQL générées par Genie. Lorsque vous activez Inspect pour une réponse, Genie :

  1. Passe en revue la requête SQL générée initialement.
  2. Crée des instructions SQL plus petites pour vérifier des aspects spécifiques de la requête, tels que :
    • Vérifiez que les valeurs de filtre correctes sont incluses.
    • Validation de la logique de plage de dates, telles que les fenêtres glissantes de 7 jours.
    • Vérification des conditions de jointure et des agrégations.
  3. Identifie les lacunes ou les problèmes potentiels dans la requête d’origine.
  4. Si des problèmes sont identifiés, génère une requête SQL améliorée qui les résout.
  5. Effectue une comparaison finale entre les requêtes d’origine et améliorées.
  6. Retourne la requête qui répond le plus précisément à votre question.

Utilisez Inspect lorsque vous souhaitez obtenir une confiance supplémentaire dans la précision des requêtes, en particulier pour les requêtes complexes impliquant des filtres, des plages de dates ou plusieurs tables.

Mode agent

Le mode Agent permet aux utilisateurs d’obtenir des réponses à des questions complexes et exploratoires dans un Agent Génie à l’aide du raisonnement et des tests d’hypothèses en plusieurs étapes. Lorsque vous posez une question, le mode Agent crée et affine un plan de recherche, exécute plusieurs requêtes SQL, apprend à partir de chaque résultat et itère jusqu’à ce qu’il ait suffisamment de preuves pour fournir un rapport complet avec des citations, des visualisations et des tables de prise en charge.

Note

Le mode Agent était anciennement appelé Agent de recherche. Cette section présente le mode Agent de Genie Agents. Pour le mode Agent axé sur le développeur qui automatise le code, les pipelines et les tableaux de bord, consultez le mode Agent de code Genie.

GIF du mode agent dans Genie Agents.

Contrairement aux requêtes Genie standard, mode Agent :

  • Crée des plans de recherche : développe une approche structurée et des hypothèses pour répondre à des questions complexes.
  • Exécute plusieurs requêtes : exécute plusieurs requêtes SQL pour recueillir des preuves à partir de différents angles.
  • Apprend et itère : ajuste continuellement son approche en fonction de ce qu’elle découvre, en affinant son raisonnement jusqu’à ce qu’elle soit confiante dans la réponse.
  • Fournit des rapports complets : fournit des résumés détaillés avec des citations, des visualisations et des tableaux de support.

Le mode Agent peut également répondre aux questions sur les fichiers non structurés dans les volumes catalogue Unity qu’un auteur attache à l’agent. Consultez Analyser des fichiers dans des volumes avec un Agent Genie.

Vous pouvez également exécuter le mode Agent par programmation via les API en mode Agent (bêta). Consultez les API en mode Agent dans Les agents Genie.

Disponibilité régionale

Region Disponibilité
Espaces de travail Amériques et Europe Disponible (intergéographique non obligatoire)
Espaces de travail Australie, Nouvelle-Zélande et Japon Disponible (intergéographique non obligatoire)
Toutes les autres régions Disponible uniquement si le mode cross-Geo est activé. Consultez Activer le traitement intergéographique.

Support linguistique

Vous pouvez utiliser les agents Genie dans d’autres langues que l’anglais, comme le portugais et le français. Toutefois, le cadre d’agent sous-jacent encapsule les instructions en anglais.

Azure Databricks recommande aux créateurs d’agents d’ajouter autant de métadonnées que possible dans leur langue de choix. Les réponses génie peuvent parfois apparaître en anglais en raison des invites système sous-jacentes.

Fonctionnement de l’accès aux données

L’accès aux données dans un agent Genie est régi par le catalogue Unity. Lorsqu’un utilisateur pose une question, la requête SQL générée s’exécute sur les données à l’aide des informations d’identification de calcul incorporées par l’auteur de l’agent (l’entrepôt SQL configuré). Les autorisations de données du catalogue Unity de chaque utilisateur sont appliquées aux résultats de la requête. Les utilisateurs voient uniquement les données qu’ils sont autorisés à accéder. Toute question sur les données qu’ils ne peuvent pas accéder retourne une réponse vide.

Cela signifie :

  • Vous n’avez pas besoin d’accorder des autorisations d’entrepôt direct aux utilisateurs.
  • Les filtres de lignes et les masques de colonne définis dans le catalogue Unity sont appliqués automatiquement par utilisateur.
  • Pour implémenter le filtrage des données par utilisateur, appliquez la sécurité au niveau des lignes aux tables sous-jacentes du catalogue Unity. Consultez les filtres de lignes et les masques de colonne.

Pour plus d’informations sur la configuration des autorisations utilisateur pour un agent Genie, consultez Partager un agent Genie. Pour plus d’informations sur la confidentialité et la sécurité, consultez Données envoyées aux modèles.

Étapes suivantes

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