テキストからSQLへの変換を超えて：AIデータアナリストの構築

この記事では、AIデータアナリスト構築の課題と解決策を探ります。著者は、単純なテキストからSQLへの変換では現実世界のユーザーの複雑な質問には対応できず、複数ステップの計画、外部ツール（Pythonなど）、外部コンテキストが必要であると主張しています。そのため、著者のチームは、ビジネスロジックを明示的に定義するモデリング言語Malloyを使用したセマンティックレイヤーを備えたジェネレーティブBIプラットフォームを構築しました。これは、マルチエージェントシステム、検索拡張生成（RAG）、戦略的なモデル選択と組み合わせることで、高品質で低遅延のデータ分析を実現します。プラットフォームはSQLを生成し、複雑な計算のためにPythonを記述し、外部データソースを統合します。この記事では、コンテキストエンジニアリング、検索システムの最適化、モデルの選択の重要性を強調し、一般的なエラーモードへの対処法を共有しています。