Além de Texto para SQL: Construindo um Analista de Dados de IA

Este artigo explora os desafios e soluções na construção de um analista de dados de IA. O autor argumenta que o simples texto para SQL é insuficiente para perguntas de usuários do mundo real, exigindo planos de várias etapas, ferramentas externas (como Python) e contexto externo. Sua equipe construiu uma plataforma de BI generativa usando uma camada semântica alimentada pelo Malloy, uma linguagem de modelagem que define explicitamente a lógica de negócios. Isso, combinado com um sistema multiagente, geração aumentada por recuperação (RAG) e seleção estratégica de modelos, alcança análise de dados de alta qualidade e baixa latência. A plataforma gera SQL, escreve Python para cálculos complexos e integra fontes de dados externas. O artigo enfatiza a engenharia de contexto, a otimização do sistema de recuperação e a seleção de modelos, além de compartilhar soluções para modos de falha comuns.