Agent AI do bazy danych: pytanie po polsku, liczba z systemu

Agent AI do bazy danych przyjmuje pytanie po polsku, tworzy zapytanie SQL i pokazuje wynik policzony przez bazę. Model nie powinien podawać liczby z pamięci. Pod odpowiedzią widać SQL, więc analityk może sprawdzić sposób obliczenia.

To nie zastępuje porządku w danych. Jeśli sprzedaż i finanse inaczej definiują przychód, system nie rozwiąże sporu. Najpierw potrzebny jest wspólny słownik miar.

Jak powstaje odpowiedź

Przebieg może wyglądać tak:

1. Użytkownik pyta: "Ilu klientów z Mazowsza kupiło dwa razy w tym kwartale?".
2. System rozpoznaje miary, okres i filtry.
3. Sprawdza definicje "klienta", "zakupu" oraz "kwartału".
4. Tworzy SQL i przed uruchomieniem kontroluje dozwolone tabele oraz koszt zapytania.
5. Baza zwraca wynik.
6. Aplikacja pokazuje liczbę, definicje i wykonane zapytanie.

Gdy pytanie jest niejednoznaczne, system powinien dopytać o okres, miarę lub filtr, a przy braku zatwierdzonej definicji odmówić obliczenia i wskazać, czego potrzebuje od właściciela danych.

Cztery warunki wiarygodnej liczby

Obliczenie wykonuje baza

Model tłumaczy intencję użytkownika na SQL. Sumowanie, filtrowanie i grupowanie wykonuje silnik bazy danych. Dzięki temu ten sam SQL można uruchomić ponownie i otrzymać wynik dla tego samego stanu danych.

Konto ma prawo tylko do odczytu

Połączenie używane do pytań nie powinno mieć uprawnień do zapisu, zmiany ani usuwania rekordów. Polecenie "oznacz zamówienie jako opłacone" zostaje odrzucone, bo należy do innego procesu.

Ograniczenie musi działać po stronie bazy. Sama instrukcja dla modelu nie wystarczy.

Miary mają jedną definicję

"Aktywny klient", "marża" i "przychód" często znaczą coś innego dla sprzedaży, finansów i zarządu. Słownik miar, technicznie nazywany warstwą semantyczną, zapisuje wzór, źródło, filtry i osobę odpowiedzialną za definicję.

Bez tego jedno pytanie może dać kilka poprawnie policzonych, lecz nieporównywalnych odpowiedzi.

SQL jest widoczny

Użytkownik widzi tabelę źródłową, filtry i obliczenie. Przy ważnej liczbie analityk może sprawdzić zapytanie, zamiast ufać opisowi modelu.

Duże skany tabel powinny mieć limit kosztu lub wymagać potwierdzenia. Agent nie może po cichu uruchamiać dowolnie drogich zapytań.

Co system robi, a czego nie

Pytania jednorazowe i cykliczny raport są dwoma różnymi zakupami. Stały zestaw liczb lepiej umieścić w dashboardzie albo automatycznym raporcie dla zarządu.

Czym to różni się od BI

Dashboard BI pokazuje wcześniej wybrane wskaźniki: sprzedaż, konwersję, zapasy. Agent odpowiada na pytania, których nikt nie przewidział podczas budowy dashboardu.

Te narzędzia się uzupełniają. Dashboard nadaje się do codziennego oglądania tych samych miar. Pytanie po polsku pomaga wtedy, gdy analityk dostałby jednorazową prośbę o inny filtr albo przekrój.

Hurtownia danych i ustalone definicje nadal są potrzebne. Jeśli liczby żyją w kilku arkuszach, najpierw trzeba je zebrać i uzgodnić.

Koszt i zakres

Wdrożenie takiej aplikacji AI w Syntalith zaczyna się od 25 000 zł netto. Typowe pełne wdrożenia mieszczą się między 25 000 a 150 000 zł netto. Cenę zmieniają:

• liczba baz i systemów źródłowych,
• jakość dokumentacji danych,
• liczba miar wymagających uzgodnienia,
• rozdział uprawnień,
• limity kosztu oraz zestaw testów.

Do utrzymania dochodzi koszt modelu. Trzeba go policzyć dla wskazanego modelu, średniej długości pytania i odpowiedzi oraz miesięcznej liczby pytań. Cennik dostawcy modelu może się zmieniać, więc nie wpisujemy tu jednej stawki.

Specyfikacja wdrożenia zaczyna się od 4 990 zł netto. Jeśli zlecisz nam później budowę, jej koszt zaliczamy na poczet projektu.

Kiedy nie budować

Przy kilku pytaniach miesięcznie analityk będzie tańszy. Tak samo wtedy, gdy każda odpowiedź wymaga interpretacji i rozmowy z właścicielem danych.

Nie zaczynaj również od modelu, jeśli definicje miar są sporne albo źródła znajdują się w prywatnych arkuszach. Agent postawiony na takim układzie przyspieszy liczenie, ale nie uzgodni znaczenia danych.

Sprawdź mechanizm na danych testowych

Wersja demonstracyjna pytań do danych z SQL działa na testowej hurtowni i nie łączy się z danymi klienta. Zapisany pomiar obejmuje 12 pytań o cztery zatwierdzone miary. Przy każdej odpowiedzi pokazuje definicję, wynik i SQL.

To pokaz mechanizmu na danych testowych. Nie opisuje wyniku osiągniętego u klienta.

Na bezpłatny skan procesu przynieś pięć pytań, które dziś trafiają do analityka, oraz definicje używanych miar. Po rozmowie dostaniesz rekomendację: pytania do danych, cykliczny raport, porządkowanie źródeł albo pozostawienie pracy analitykowi.