Concetti relativi agli agenti genie

Genie Agents è una funzionalità Azure Databricks che consente ai team aziendali di interagire con i dati usando il linguaggio naturale. Gli esperti di dominio configurano Genie Agents con set di dati, query di esempio e linee guida di testo per aiutare Genie a tradurre le domande aziendali in query analitiche. Dopo la configurazione, gli utenti aziendali possono porre domande e generare visualizzazioni per comprendere i dati operativi. Per altre informazioni sulle funzionalità di Azure Databricks basate sull'intelligenza artificiale, vedere funzionalità di assistenza basate sull'intelligenza artificiale di Databricks.

Annotazioni

Gli agenti genie erano in precedenza noti come Genie Spaces.

Genie seleziona i nomi e le descrizioni pertinenti da tabelle e colonne con annotazioni per convertire le domande in linguaggio naturale in una query SQL equivalente. Risponde con la query generata e la tabella dei risultati, se possibile. Se Genie non riesce a generare una risposta, può porre domande di completamento per chiarire prima di fornire una risposta.

Esempio di caso d'uso

Un responsabile vendite vuole comprendere il prodotto più venduto nel tempo nella panetteria. Possono interagire con l'agente Genie usando il linguaggio naturale e generare automaticamente una visualizzazione.

La GIF seguente mostra questa interazione:

Gif con domanda, risposta e visualizzazione generata automaticamente

Funzionamento degli agenti Genie

Genie Agents usa un sistema di intelligenza artificiale composto per interpretare le domande aziendali e generare risposte. Invece di usare un singolo modello linguistico di grandi dimensioni, i sistemi di intelligenza artificiale composti elaborano le attività nelle applicazioni di intelligenza artificiale combinando più componenti che interagiscono. I sistemi di intelligenza artificiale composti sono un modello di progettazione sempre più comune per le applicazioni di intelligenza artificiale grazie alle prestazioni e alla flessibilità. Per altre informazioni, vedere Il passaggio da modelli a sistemi di intelligenza artificiale composti.

Concetti chiave

Concetto Description
Archivio delle conoscenze Raccolta di definizioni semantiche curate che migliorano la comprensione dei dati di Genie. L'archivio delle conoscenze comprende descrizioni di tabelle e colonne a livello di agente, sinonimi, relazioni tra tabelle, espressioni SQL e impostazioni di corrispondenza dei prompt. Le configurazioni dell'archivio conoscenze hanno come ambito l'agente e non influiscono sui metadati del catalogo Unity. Vedere Creare un archivio conoscenze.
Istruzioni Note in testo normale che indicano a Genie come interpretare i dati e rispondere alle domande. Le istruzioni possono descrivere regole business, terminologia preferita, formati di data e altro contesto specifico del dominio. Vedi Fornire istruzioni.
Esempi di query SQL Query SQL che fungono da risposte di riferimento per domande comuni. Genie seleziona in modo intelligente esempi pertinenti dalla libreria di query dell'agente per generare risposte più accurate. Vedere Aggiungere query e funzioni SQL di esempio.
Beni attendibili Query di esempio con parametri e funzioni SQL la cui logica esatta è stata verificata da un autore dell'agente. Quando Genie usa un asset attendibile per generare una risposta, la risposta deriva da questa logica verificata. Vedere Esaminare una risposta.
Benchmark Set di domande di test usate per valutare e misurare l'accuratezza della risposta dell'agente Genie. A differenza delle istruzioni, i benchmark sono solo per la valutazione: Genie non usa domande di benchmark o SQL per migliorarne il contesto. Consultare Benchmarks.
Modalità agente Una modalità di ragionamento in più passaggi che esegue un'analisi più approfondita tra i dati. La modalità Agent suddivide domande complesse in sottoattività, esegue più query SQL e restituisce un report strutturato con risultati e visualizzazioni. Consulta Modalità agente negli Agenti Genie.

Quali dati è possibile usare?

Un agente Genie si basa sui dati registrati in Unity Catalog, tra cui tabelle gestite, tabelle esterne, tabelle esterne federate, viste, viste delle metriche e viste materializzate. Genie usa i metadati associati agli oggetti di Unity Catalog, nonché un archivio di conoscenze di livello agente curato dall'autore, per generare risposte. I set di dati con annotazioni ben annotate, abbinati a istruzioni specifiche fornite, sono fondamentali per creare un’esperienza positiva per gli utenti finali.

Annotazioni

Genie funziona solo con dati strutturati. Non può rispondere a domande sui dati non strutturati, ad esempio pdf, documenti Word o altro contenuto basato su file. Per concedere a Genie l'accesso a documenti non strutturati, usare Chat in Genie, che può connettersi a origini di documenti esterne, ad esempio Google Drive o SharePoint.

Come gli agenti Genie generano una risposta

Quando un utente invia una domanda, Genie analizza la richiesta, identifica le origini dati pertinenti e determina come generare una risposta appropriata. I dettagli forniti dagli autori, combinati con i commenti, i metadati e i valori di esempio pertinenti del Catalogo Unity dalle colonne selezionate, consentono a Genie di dedurre sia la logica aziendale che quella tecnica. Genie filtra in modo intelligente le query SQL di esempio, i metadati di tabella e colonna e la cronologia della chat per selezionare il contesto più pertinente per rispondere alla richiesta.

Genie genera risposte usando i componenti seguenti:

Componente Description
Metadati della tabella del catalogo Unity Nomi delle tabelle, descrizioni e relazioni definite tra chiavi primarie (PK) e chiavi esterne (FK). Genie usa questi dati per convertire i prompt del linguaggio naturale in SQL.
Nomi e descrizioni delle colonne Genie filtra in modo intelligente i nomi e le descrizioni delle colonne pertinenti.
Contesto dell'archivio delle conoscenze Metadati specifici per l'agente che gli autori aggiungono localmente, inclusi i valori di colonna rilevanti per la generazione di query. Non modifica i metadati del catalogo Unity esistenti. Vedere Creare un archivio conoscenze.
Esempi di query SQL Genie seleziona in modo intelligente esempi SQL pertinenti dalle query SQL.
Funzioni SQL Tutte le funzioni SQL aggiunte all'agente.
Istruzioni Note di testo normale fornite come istruzioni generali.
Cronologia richieste e risposte Richieste e risposte dalla chat corrente. Se necessario, a causa dei limiti di token impostati , le parti più vecchie del registro della chat vengono escluse.

Annotazioni

Alcuni dettagli della tabella, ad esempio il proprietario e le dimensioni della tabella, non sono inclusi per impostazione predefinita. Per accedere a queste informazioni, usare le viste dello schema delle informazioni disponibile per tutti i cataloghi di Unity Catalog. Per altre informazioni sugli elementi disponibili nello schema delle informazioni, vedere Schema delle informazioni.

Nella maggior parte dei casi, Genie genera una query SQL eseguita nel warehouse SQL dell'agente. Le query generate sono sempre di sola lettura. I ritentativi vengono gestiti automaticamente e SQL Warehouse gestisce la concorrenza e la scalabilità. Per informazioni dettagliate su come Genie mantiene la sicurezza e la privacy, vedere Attendibilità e sicurezza delle funzionalità di assistive per intelligenza artificiale di Databricks.

Migliorare l'accuratezza della risposta usando Inspect

Importante

Questa funzionalità è in Anteprima Pubblica.

Inspect usa un ragionamento avanzato per esaminare e migliorare l'accuratezza delle query SQL generate da Genie. Quando si abilita Inspect per una risposta, Genie:

  1. Esamina la query SQL generata inizialmente.
  2. Autori di istruzioni SQL più piccole per verificare aspetti specifici della query, ad esempio:
    • Confermare che sono inclusi i valori di filtro corretti.
    • Convalida della logica dell'intervallo di date, ad esempio finestre finali di 7 giorni.
    • Controllo delle condizioni di join e delle aggregazioni.
  3. Identifica lacune o potenziali problemi nella query originale.
  4. Se vengono identificati problemi, genera una query SQL migliorata che li risolve.
  5. Esegue un confronto finale tra le query originali e migliorate.
  6. Restituisce la query che risponde in modo più accurato alla domanda.

Usare Inspect quando si vuole maggiore attendibilità nella precisione delle query, in particolare per query complesse che coinvolgono filtri, intervalli di date o più tabelle.

Supporto linguistico

È possibile usare Genie Agents in lingue diverse dall'inglese, ad esempio portoghese e francese. Tuttavia, il framework dell'agente sottostante esegue l'incapsulamento delle istruzioni in inglese.

Azure Databricks consiglia agli autori di agenti di aggiungere il maggior numero possibile di metadati nel linguaggio preferito. Le risposte genie potrebbero talvolta apparire in inglese a causa delle richieste di sistema sottostanti.

Funzionamento dell'accesso ai dati

L'accesso ai dati in un agente Genie è regolato da Unity Catalog. Quando un utente pone una domanda, la query SQL generata viene eseguita sui dati utilizzando le credenziali di elaborazione incorporate dall'autore dell'agente (il SQL warehouse configurato). Ai risultati della query vengono applicate le autorizzazioni per i dati di Unity Catalog di ogni utente. Gli utenti visualizzano solo i dati a cui sono autorizzati ad accedere. Qualsiasi domanda sui dati a cui non è possibile accedere restituisce una risposta vuota.

Ciò significa:

  • Non è necessario concedere agli utenti autorizzazioni dirette al magazzino.
  • I filtri di riga e le maschere di colonna definiti in Unity Catalog vengono applicati automaticamente per utente.
  • Per implementare il filtro dei dati per utente, applicare la sicurezza a livello di riga alle tabelle sottostanti in Unity Catalog. Vedere Filtri di riga e maschere di colonna.

Per informazioni sulla configurazione delle autorizzazioni utente per un agente Genie, vedere Condividere un agente Genie. Per domande frequenti sulla privacy e sulla sicurezza, vedere Dati inviati ai modelli.

Passaggi successivi

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