Au-delà du texte vers SQL : construire un analyste de données IA

Cet article explore les défis et les solutions pour construire un analyste de données IA. L’auteur soutient que la simple conversion de texte en SQL est insuffisante pour les questions d’utilisateurs réels, nécessitant des plans en plusieurs étapes, des outils externes (comme Python) et un contexte externe. Son équipe a construit une plateforme de BI générative utilisant une couche sémantique alimentée par Malloy, un langage de modélisation qui définit explicitement la logique métier. Ceci, combiné à un système multi-agents, à la génération augmentée par la récupération (RAG) et à une sélection stratégique de modèles, permet une analyse de données de haute qualité et à faible latence. La plateforme génère du SQL, écrit du Python pour des calculs complexes et intègre des sources de données externes. L’article met l’accent sur l’ingénierie du contexte, l’optimisation du système de récupération et la sélection des modèles, tout en partageant des solutions pour les modes de défaillance courants.