AI-ассистент для хранилища данных
Свяжитесь с намиЦель
Компании накапливают значительные объемы бизнес-данных в корпоративных хранилищах. Доступ к этой информации часто требует технических знаний, таких как владение SQL и понимание структуры баз данных. Это создает зависимость бизнес-пользователей от ИТ-специалистов, замедляет принятие решений и откладывает получение аналитических результатов. AI-ассистент для хранилища данных
устраняет этот барьер и позволяет бизнес-пользователям самостоятельно получать доступ к данным. Решение интерпретирует запросы пользователей на естественном языке, автоматически формирует корректные SQL-запросы к базе данных и предоставляет результаты без необходимости привлечения технических ресурсов.
Возможности
Ввод запросов на естественном языке
AI-ассистент для хранилища данных поддерживает ввод запросов на естественном языке — пользователи могут печатать или диктовать их в привычной форме, например, «Покажи данные о продажах за первый квартал 2023 года». Чат-бот распознает такие запросы и преобразует их в технические, обеспечивая простой и интуитивно понятный доступ к данным.
Автоматическая генерация SQL
Автоматически создает SQL-запросы на основе пользовательских запросов,избавляя от необходимости ручного программирования. Решение самостоятельно выявляет и корректирует типичные ошибки — неоднозначность имен столбцов или некорректные соединения таблиц, что гарантирует точность и эффективность извлечения данных.
Обработка больших наборов данных
Подготовлен для работы с огромными объемами данных без ущерба для производительности. Он использует современные алгоритмы оптимизации запросов, обеспечивая быстрое и надежное получение результатов даже при выполнении комплексных аналитических запросов.
Обнаружение и исправление ошибок
Содержит встроенные механизмы обработки ошибок, которые автоматически находят и исправляют проблемы в SQL-запросах: неоднозначные имена столбцов, ошибки синтаксиса и пр. Это увеличивает процент успешно выполненных запросов.
Технические особенности
Понимание схемы данных:
решение должно точно интерпретировать сложные схемы баз данных, включая связи между таблицами, соглашения об наименовании столбцов и типы данных. Для повышения точности могут потребоваться дополнительные метаданные или описания схем.
Решение: AI-ассистент для хранилища данных использует метаданные, словари данных и методы искусственного интеллекта для сопоставления схем и улучшает понимание структуры данных.
Неоднозначность в запросах пользователей:
пользователи часто предоставляют нечеткие или неполные запросы, например, «Покажи данные о продажах», в которых отсутствуют необходимые детали для построения точного SQL-запроса. Преодоление такой неоднозначности требует интерактивного взаимодействия с пользователем и глубокого контекстуального анализа.
Решение: Чат-бот использует продвинутые методы обработки естественного языка для выявления недостающих параметров и предложения возможных вариантов на основе содержимого базы данных. Также задает уточняющие вопросы, чтобы понять запросы пользователя.
Обработка ошибок при создании и выполнении запросов:
ошибки SQL могут возникать из-за таких проблем, как неоднозначные имена столбцов, неправильные соединения или проблемы с синтаксисом. Автоматическое обнаружение и устранение этих ошибок является непростой задачей, особенно в сложных схемах.
Решение: Решение применяет надежные механизмы обнаружения и исправления ошибок, использует искусственный интеллект для диагностики неудачных запросов, предложения исправлений (например, устранение неоднозначности имен столбцов) и повторных попыток с альтернативными подходами.
Безопасность и контроль доступа:
обеспечение доступа пользователей только к тем данным, которые они имеют право просматривать, с соблюдением правил конфиденциальности данных, добавляет дополнительный уровень сложности.
Решение: AI-ассистент для хранилища данных контролирует доступ к данным на основе ролей для защиты конфиденциальной информации.
Описание демостенда
Демостенд принимает вопросы к базе данных на обычном языке, преобразует их в SQL-запросы и показывает результаты. База данных основана на Classic Models — компании, которая продает модели классических автомобилей. Она содержит стандартные бизнес-данные: информацию о клиентах, заказах, товарах и т.д. Примеры возможных вопросов:
- Какая территория генерирует наибольший объем продаж?
- В какие месяцы года наблюдаются пики продаж?
- Каков рост продаж в 2004 году по сравнению с 2003?
- Сколько клиентов не имеют назначенного торгового представителя?
- Сколько товаров не включено в заказы на продажу?
Схема базы данных
База данных состоит из восьми таблиц:
Офисы: Classic Models Inc. имеет 7 офисов по всему миру с головным офисом в Сан-Франциско, Калифорния. В зависимости от географического положения каждый офис относится к определенной торговой территории (APAC, NA, EMEA или JAPAN).
Сотрудники: в компании работают 23 сотрудника: 6 руководителей и 17 торговых представителей, все они закреплены за одним из семи офисов компании.
Клиенты: 122 клиента по всему миру.
Заказы: всего 326 заказов за период с 01.01.2003 по 01.06.2005. Заказы могут находиться в одном из следующих состояний:
- в обработке — начальное состояние для всех заказов,
- отправлен — указывает, что заказ был выслан клиенту,
- отменен — указывает, что клиент позвонил для отмены заказа сразу после его размещения и обычно до отправки,
- оспорен —указывает, что клиент получил заказ, но он не нравится,
- разрешен — указывает, что заказ был оспорен, но успешно разрешен
- на удержании — указывает, что заказ не будет отправлен до получения оплаты, поскольку кредитный лимит клиента превышен.
Детали заказа: каждый заказ содержит список уникальных товаров (позиции заказа). Каждая позиция заказа отражает согласованную цену товара и его количество.
Платежи: платежи, произведенные клиентами по их счетам.
Товары: Classic Models Inc. продает 110 уникальных моделей, которые они закупают у 13 поставщиков. Модели классифицируются по 7 различным линейкам продуктов: классические автомобили, винтажные автомобили, мотоциклы, грузовики и автобусы, самолеты, корабли, поезда. Кроме того, модели классифицируются по масштабу (например, 1:18, 1:72 и т. д.). Для каждого товара указаны цена, по которой товар был приобретен у поставщика (цена покупки), а также рекомендуемая розничная цена.
Линейки продуктов: товары классифицируются по 7 различным линейкам продуктов. Каждая линейка имеет текстовое описание, HTML-описание и изображение.
