Más allá de Texto a SQL: Construyendo un Analista de Datos con IA

Este artículo explora los desafíos y soluciones para construir un analista de datos con IA. El autor argumenta que la simple conversión de texto a SQL es insuficiente para las preguntas de los usuarios reales, requiriendo planes de múltiples pasos, herramientas externas (como Python) y contexto externo. Su equipo construyó una plataforma de BI generativa utilizando una capa semántica impulsada por Malloy, un lenguaje de modelado que define explícitamente la lógica empresarial. Esto, combinado con un sistema multiagente, generación aumentada por recuperación (RAG) y una selección estratégica de modelos, logra un análisis de datos de alta calidad y baja latencia. La plataforma genera SQL, escribe código Python para cálculos complejos e integra fuentes de datos externas. El artículo destaca la ingeniería de contexto, la optimización del sistema de recuperación y la selección de modelos, además de compartir soluciones para los modos de falla comunes.