Über Text-to-SQL hinaus: Aufbau eines KI-Datenanalysten

Dieser Artikel untersucht die Herausforderungen und Lösungen beim Aufbau eines KI-Datenanalysten. Der Autor argumentiert, dass einfaches Text-to-SQL für reale Benutzerfragen nicht ausreicht und mehrstufige Pläne, externe Tools (wie Python) und externer Kontext erforderlich sind. Sein Team hat eine generative BI-Plattform mit einer semantischen Schicht entwickelt, die von Malloy, einer Modellierungssprache, angetrieben wird, die die Geschäftslogik explizit definiert. Dies, kombiniert mit einem Multi-Agent-System, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und strategischer Modellselektion, ermöglicht eine qualitativ hochwertige Datenanalyse mit geringer Latenz. Die Plattform generiert SQL, schreibt Python für komplexe Berechnungen und integriert externe Datenquellen. Der Artikel betont Context Engineering, die Optimierung des Retrieval-Systems und die Modellselektion und teilt Lösungen für gängige Fehlermodi.