Janji alat analisis data berkuasa AI telah menarik perhatian seluruh industri teknologi, tetapi pembangun yang bekerja pada sistem ini mendapati bahawa jurang antara demonstrasi yang mengagumkan dan penyelesaian yang sedia untuk pengeluaran adalah jauh lebih luas daripada yang dijangkakan. Perbincangan terkini di kalangan pengamal mendedahkan bahawa mencipta penganalisis data AI yang benar-benar berguna melibatkan penyelesaian masalah kompleks yang jauh melampaui pertanyaan pangkalan data yang mudah.
Masalah Had Text-to-SQL
Walaupun banyak alat analisis data AI bermula dengan penukaran text-to-SQL sebagai asas mereka, pendekatan ini dengan cepat menghadapi halangan apabila berurusan dengan soalan perniagaan sebenar. Pertanyaan mudah seperti tunjukkan hasil pendapatan mengikut masa mungkin berfungsi dengan baik untuk demonstrasi, tetapi analisis perniagaan sebenar memerlukan pemahaman konteks, hubungan antara sumber data yang berbeza, dan pengiraan kompleks yang merangkumi pelbagai sistem.
Komuniti telah menyedari corak berulang di mana alat data AI cemerlang dalam pengagregatan asas tetapi bergelut dengan analisis bernuansa dan berbilang langkah yang sebenarnya diperlukan oleh perniagaan. Had ini menjadi sangat ketara apabila pengguna bertanya soalan yang memerlukan pengetahuan domain atau pemahaman tentang bagaimana metrik perniagaan yang berbeza berkaitan antara satu sama lain.
Cabaran Dokumentasi dan Kualiti Data
Halangan penting yang konsisten dihadapi oleh pembangun ialah keadaan buruk dokumentasi data dalam kebanyakan organisasi. Banyak syarikat kekurangan metadata yang betul, garis keturunan data yang jelas, atau bahkan dokumentasi asas tentang kandungan jadual pangkalan data mereka.
Seseorang di suatu tempat perlu melalui setiap jadual dan medan serta mendokumentasikan dari mana ia datang, bila, dan apa maksudnya sebenarnya. Sangat sedikit tempat yang melakukan ini.
Realiti ini mewujudkan masalah ayam-dan-telur untuk penganalisis data AI. Sistem memerlukan lapisan semantik yang berstruktur baik untuk berfungsi dengan berkesan, tetapi kebanyakan organisasi tidak melabur dalam mencipta elemen asas ini. Walaupun dalam syarikat teknologi, dokumentasi data yang komprehensif kekal jarang, menjadikannya sukar untuk sistem AI menyediakan analisis yang tepat dan bermakna.
Titik Kegagalan Biasa yang Dikenal Pasti:
- Halusinasi dalam pertanyaan yang dijana
- Tafsiran konteks yang hilang atau tidak tepat
- Kod yang dijana terlalu kompleks
- Isu kelewatan dalam proses berbilang langkah
- Pengendalian niat pengguna yang kabur
- Jurang kualiti data dan dokumentasi
Lapisan Semantik sebagai Asas yang Hilang
Penyelesaian yang semakin mendapat tarikan melibatkan pembinaan lapisan pemodelan semantik yang terletak di antara pertanyaan bahasa semula jadi dan data mentah. Lapisan ini mengkodkan logik perniagaan, menentukan hubungan antara sumber data, dan menyediakan konteks yang diperlukan oleh sistem AI untuk menghasilkan keputusan yang tepat.
Alat seperti Malloy (disebut sebagai MeltDB dalam beberapa perbincangan) muncul sebagai cara untuk mencipta asas semantik ini. Walau bagaimanapun, melaksanakan sistem ini memerlukan kerja awal yang ketara untuk memetakan logik perniagaan dan hubungan data - kerja yang tidak diprioritaskan oleh banyak organisasi.
Pendekatan Multi-Agent dan Realiti Pengeluaran
Pembangun mendapati bahawa penganalisis data AI pengeluaran perlu mengatur pelbagai komponen khusus daripada bergantung pada satu model bahasa besar. Ini termasuk agen berasingan untuk memahami niat pengguna, mendapatkan konteks yang berkaitan, menghasilkan kod, dan mengesahkan keputusan.
Cabaran teknikal melangkaui hanya menghasilkan pertanyaan SQL untuk memasukkan penjanaan kod Python, penciptaan carta, integrasi dengan sumber data luaran, dan mengekalkan konsistensi merentas pelbagai jenis analisis. Setiap komponen ini memperkenalkan titik kegagalan berpotensi yang perlu diuruskan dalam persekitaran pengeluaran.
Komponen Teknikal Utama untuk Penganalisis Data AI Pengeluaran:
- Lapisan pemodelan semantik (menggunakan alat seperti Malloy/MeltDB )
- Sistem orkestrasi berbilang ejen
- Pengambilan dan pengurusan konteks
- Penjanaan kod untuk SQL dan Python
- Penciptaan carta dan visualisasi
- Integrasi sumber data luaran
- Sistem pengesahan dan pengendalian ralat
 |
|---|
| Carta bar ini menggambarkan perbezaan prestasi pelbagai model AI dalam mengikut arahan khusus domain, menonjolkan kerumitan pendekatan berbilang ejen dalam analisis data AI |
Paradigma Konteks dan Alat
Wawasan utama yang muncul daripada komuniti pembangun ialah konteks dan alat yang betul sebenarnya adalah produk teras, bukan hanya elemen sokongan. Komponen AI berfungsi terbaik apabila mereka mempunyai ruang carian yang sempit dan terdefinisi dengan baik serta kekangan yang jelas untuk bekerja di dalamnya.
Pendekatan ini memerlukan pemikiran semula tentang bagaimana alat analisis data AI dibina - memberi tumpuan terlebih dahulu pada mencipta asas semantik yang kukuh dan kemudian melapisi keupayaan AI di atasnya, daripada bermula dengan model bahasa besar dan berharap mereka dapat memahami konteks sendiri.
Perbincangan mendedahkan bahawa walaupun teknologi untuk analisis data berkuasa AI terus bertambah baik, cabaran sebenar terletak pada kerja asas mengatur dan mendokumentasikan data dengan cara yang boleh digunakan dengan berkesan oleh sistem AI. Kejayaan dalam ruang ini memerlukan tumpuan yang sama pada kejuruteraan data dan reka bentuk proses perniagaan seperti yang dilakukan pada keupayaan model AI.