Genie-Agent-Konzepte

Genie Agents ist ein Azure Databricks Feature, mit dem Geschäftsteams mithilfe natürlicher Sprache mit ihren Daten interagieren können. Domänenexperten konfigurieren Genie Agents mit Datasets, Beispielabfragen und Textrichtlinien, um Genie bei der Übersetzung von Geschäftsfragen in analytische Abfragen zu unterstützen. Nach dem Setup können Geschäftsbenutzer Fragen stellen und Visualisierungen generieren, um betriebstechnische Daten zu verstehen. Weitere Informationen zu Azure Databricks KI-basierten Features finden Sie unter Databricks AI Assistive Features.

Note

Genie Agents waren früher als Genie Spaces bekannt.

Genie wählt relevante Namen und Beschreibungen aus kommentierten Tabellen und Spalten aus, um Fragen in natürlicher Sprache in eine entsprechende SQL-Abfrage zu konvertieren. Er antwortet nach Möglichkeit mit der generierten Abfrage- und Ergebnistabelle. Wenn Genie keine Antwort generieren kann, kann er Nachverfolgungsfragen stellen, um zu klären, bevor er eine Antwort vorgibt.

Exemplarischer Anwendungsfall

Ein Vertriebsleiter möchte das Top-Verkaufsprodukt im Laufe der Zeit in ihrer Bäckerei verstehen. Sie können mit dem Genie Agent mit natürlicher Sprache interagieren und automatisch eine Visualisierung generieren.

Das folgende GIF zeigt diese Interaktion:

GIF mit Beispielfrage, Antwort und automatisch generierter Visualisierung

Funktionsweise von Genie Agents

Genie Agents verwenden ein zusammengesetztes KI-System , um Geschäftsfragen zu interpretieren und Antworten zu generieren. Anstatt ein einzelnes großes Sprachmodell zu verwenden, verarbeiten zusammengesetzte KI-Systeme Aufgaben in KI-Anwendungen, indem mehrere interagierende Komponenten kombiniert werden. Zusammengesetzte KI-Systeme sind aufgrund ihrer Leistung und Flexibilität ein zunehmend gängiges Entwurfsmuster für KI-Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie unter The Shift from Models to Compound AI Systems.

Zentrale Konzepte

Konzept Beschreibung
Wissensspeicher Eine Sammlung sorgfältig zusammengestellter semantischer Definitionen, die das Verständnis von Genie für Ihre Daten verbessert. Der Wissensspeicher enthält Tabellen- und Spaltenbeschreibungen auf Agentebene, Synonyme, Verknüpfungsbeziehungen, SQL-Ausdrücke und Eingabeaufforderungsabgleichseinstellungen. Wissensspeicherkonfigurationen gelten für den Agent und wirken sich nicht auf Unity-Katalogmetadaten aus. Siehe Erstellen eines Wissensspeichers.
Anweisungen Nur-Text-Notizen, die Genie mitteilen, wie Sie Ihre Daten interpretieren und auf Fragen antworten können. Anweisungen können Geschäftsregeln, bevorzugte Terminologie, Datumsformate und andere domänenspezifische Kontexte beschreiben. Siehe Bereitstellen von Anweisungen.
SQL-Beispielabfragen SQL-Abfragen, die als Referenzantworten für häufig gestellte Fragen dienen. Genie wählt relevante Beispiele aus der Abfragebibliothek des Agenten intelligent aus, um genauere Antworten zu generieren. Siehe Hinzufügen von Beispiel-SQL-Abfragen und -Funktionen.
Vertrauenswürdige Ressourcen Parametrisierte Beispielabfragen und SQL-Funktionen, deren genaue Logik von einem Agentautor überprüft wurde. Wenn Genie eine vertrauenswürdige Ressource verwendet, um eine Antwort zu generieren, stammt die Antwort aus dieser überprüften Logik. Siehe Überprüfung einer Antwort.
Vergleichstests Eine Reihe von Testfragen, die verwendet werden, um die Antwortgenauigkeit des Genie Agent zu bewerten und zu messen. Im Gegensatz zu Anweisungen dienen Benchmarks nur zur Bewertung. Genie verwendet keine Benchmark-Fragen oder SQL, um seinen Kontext zu verbessern. Siehe Benchmarks.
Agentmodus Ein mehrstufiger Reasoning-Modus, der eine tiefere Analyse ihrer Daten durchführt. Der Agentmodus unterteilt komplexe Fragen in Unteraufgaben, führt mehrere SQL-Abfragen aus und gibt einen strukturierten Bericht mit Ergebnissen und Visualisierungen zurück. Verwenden Sie den Standard-Agentenmodus für eine tiefgehende Analyse oder Flash (Beta), eine Agentenmodus-Option, für schnelle Antworten auf schnelle Fragen. Siehe Agent-Modus.

Welche Daten kann ich verwenden?

Ein Genie Agent basiert auf Daten, die im Unity-Katalog registriert sind, einschließlich verwalteter Tabellen, externer Tabellen, Fremdtabellen, Ansichten, Metrikansichten und materialisierten Ansichten. Genie verwendet die Metadaten, die an Unity Catalog-Objekte angefügt sind, sowie einen vom Autor kuratierten Wissensspeicher auf Agentebene, um Antworten zu generieren. Gut kommentierte Datasets, gepaart mit spezifischen Anweisungen, die Sie bereitstellen, sind entscheidend für die Erstellung einer positiven Erfahrung für Endbenutzerinnen und Endbenutzer.

Note

Im Chat-Modus arbeitet Genie ausschließlich mit strukturierten Daten. Es kann keine Fragen zu unstrukturierten Daten wie PDFs, Word Dokumenten oder anderen dateibasierten Inhalten beantworten. Um unstrukturierte Dateien, die in Unity Catalog Volumes (Beta) gespeichert sind, abzufragen, verwenden Sie den Agentenmodus. Siehe "Analysieren von Dateien in Volumes mit einem Genie Agent". Um einem Genie-Agenten Zugang zu externen Dokumenten und Tools wie Google Drive und Slack zu geben, schließen Sie MCP-Connectoren an und nutzen Sie den Agent-Modus. Siehe Verbinden Sie einen Genie-Agenten mit externen Tools und Quellen.

Wie Genie Agents eine Antwort generiert

Wenn ein Benutzer eine Frage einreicht, analysiert Genie die Anforderung, identifiziert relevante Datenquellen und bestimmt, wie eine entsprechende Antwort generiert wird. Details, die von Autoren in Kombination mit relevanten Unity-Katalogkommentaren, Metadaten und Beispielwerten aus ausgewählten Spalten bereitgestellt werden, ermöglichen Es Genie, sowohl geschäfts- als auch technische Logik abzuleiten. Genie filtert intelligente SQL-Abfragen, Tabellen- und Spaltenmetadaten und Chatverlauf, um den relevantesten Kontext für die Beantwortung der Anfrage auszuwählen.

Genie generiert Antworten mit den folgenden Komponenten:

Bestandteil Beschreibung
Metadaten der Unity-Katalogtabelle Tabellennamen, Beschreibungen sowie definierte Primärschlüssel- (PK) und Fremdschlüsselbeziehungen (FK). Genie verwendet diese Daten zum Konvertieren von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in SQL.
Spaltennamen und Beschreibungen Genie filtert intelligent nach relevanten Spaltennamen und Beschreibungen.
Wissensspeicherkontext Agentspezifische Metadaten, die Autoren lokal hinzufügen, einschließlich Spaltenwerten, die für die Abfragegenerierung relevant sind. Ändert keine vorhandenen Unity-Katalogmetadaten. Siehe Erstellen eines Wissensspeichers.
SQL-Beispielabfragen Genie wählt intelligent relevante SQL-Beispiele aus SQL-Abfragen aus.
SQL-Funktionen Alle SQL-Funktionen, die dem Agent hinzugefügt wurden.
Anweisungen Nur-Text-Notizen werden als allgemeine Anweisungen bereitgestellt.
Prompt- und Antwortverlauf Aufforderungen und Antworten aus dem aktuellen Chat. Bei Bedarf werden aufgrund der festgelegten Tokenlimitsdie ältesten Teile des Chatprotokolls ausgeschlossen.

Note

Einige Tabellendetails, z. B. der Besitzer und die Tabellengröße, sind standardmäßig nicht enthalten. Um auf diese Informationen zuzugreifen, verwenden Sie Ansichten aus dem Informationsschema, das für alle Unity-Kataloge verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Informationsschema.

In den meisten Fällen generiert Genie eine SQL-Abfrage, die im SQL-Warehouse des Agents ausgeführt wird. Generierte Abfragen sind immer schreibgeschützt. Wiederholungen werden automatisch verarbeitet, und das SQL-Lager übernimmt Parallelität und Skalierung. Details dazu, wie Genie Sicherheit und Datenschutz bewahrt, finden Sie unter Databricks AI Assistive Features Trust and Safety.

Verbessern der Antwortgenauigkeit mithilfe von Inspect

Important

Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.

Inspect verwendet erweiterte Gründe, um die Genauigkeit der generierten SQL-Abfragen von Genie zu überprüfen und zu verbessern. Wenn Sie Inspect für eine Antwort aktivieren, Genie:

  1. Überprüft die anfänglich generierte SQL-Abfrage.
  2. Die Autoren schreiben kleinere SQL-Anweisungen, um bestimmte Aspekte der Abfrage zu überprüfen, z. B.:
    • Bestätigen, dass die richtigen Filterwerte enthalten sind.
    • Überprüfung der Datumsbereichslogik, wie z. B. bei nachlaufenden 7-Tage-Fenstern.
    • Überprüfen von Joinbedingungen und Aggregationen.
  3. Identifiziert Lücken oder potenzielle Probleme in der ursprünglichen Abfrage.
  4. Wenn Probleme identifiziert werden, wird eine verbesserte SQL-Abfrage generiert, die sie behebt.
  5. Führt einen endgültigen Vergleich zwischen den ursprünglichen und verbesserten Abfragen aus.
  6. Gibt die Abfrage zurück, die Ihre Frage am genauesten beantwortet.

Verwenden Sie Inspect, wenn Sie zusätzliche Vertrauenswürdigkeit bei der Abfragegenauigkeit benötigen, insbesondere für komplexe Abfragen mit Filtern, Datumsbereichen oder mehreren Tabellen.

Agentmodus

Im Agentmodus erhalten Benutzer Antworten auf komplexe, explorative Fragen in einem Genie-Agent mithilfe von mehrstufigen Gründen und Hypothesentests. Wenn Sie eine Frage stellen, erstellt und optimiert der Agentmodus einen Rechercheplan, führt mehrere SQL-Abfragen aus, lernt aus jedem Ergebnis und durchläuft, bis genügend Nachweise vorhanden sind, um einen umfassenden Bericht mit Zitaten, Visualisierungen und unterstützenden Tabellen bereitzustellen.

Note

Der Agent-Modus wurde früher als Recherche-Agent bezeichnet. Dieser Abschnitt behandelt den Modus "Genie Agents Agent". Für den entwicklerorientierten Assistenten, der Code, Pipelines und Dashboards automatisiert, siehe Genie Code.

GIF zum Agentenmodus in Genie Agents.

Im Gegensatz zu Standard-Genie-Abfragen, Agentmodus:

  • Erstellt Forschungspläne: entwickelt einen strukturierten Ansatz und Hypothesen zur Beantwortung komplexer Fragen.
  • Führt mehrere Abfragen aus: Führt mehrere SQL-Abfragen aus, um Nachweise aus verschiedenen Blickwinkeln zu sammeln.
  • Lernen und iterieren: Passt seinen Ansatz kontinuierlich an, basierend auf dem, was es entdeckt, und verfeinert sein Denken, bis es von der Antwort überzeugt ist.
  • Liefert umfassende Berichte: Bietet detaillierte Zusammenfassungen mit Zitaten, Visualisierungen und unterstützenden Tabellen.

Der Agentenmodus kann auch Quellen verwenden, die ein Autor dem Agenten zugeordnet hat, darunter unstrukturierte Dateien in Unity-Catalog-Bänden sowie externe Werkzeuge und Quellen, die über von Databricks bereitgestellte MCP-Connectoren verbunden sind. Siehe Dateien in Bänden analysieren mit einem Genie-Agenten und einen Genie-Agenten mit externen Werkzeugen und Quellen verbinden.

Du kannst den Agentenmodus programmatisch über die APIs des Agentenmodus ausführen. Siehe die Referenz zur Agent Mode API.

Für die Verfügbarkeit des Agentenmodus in Ihrer Region siehe Databricks Designated Services.

Blitzlicht

Important

Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Um es zu verwenden, muss ein Workspace-Administrator den Genie Agents Flash Mode auf der Seite Previews aktivieren. Siehe Manage Azure Databricks Previews.

Flash ist eine Agent-Modus-Option, die die Reaktionsgeschwindigkeit priorisiert. Am effizientesten ist es bei einfacheren Aufgaben, wie etwa der Aufschlüsselung einer Metrik nach Region oder dem Zählen offener Datensätze.

Flash nutzt die gleichen Funktionen wie der Standard-Agentenmodus, einschließlich SQL-Abfragen, Dateien in Volumes im Unity Catalog, hochgeladenen Dateien und MCP-Connectors. Um schneller Antworten zurückzugeben, verbringt Flash weniger Zeit mit Überlegungen, sodass seine Antworten prägnanter sind als Standardberichte im Agentenmodus. Für komplexe Fragen, die eine mehrstufige Analyse erfordern, wie etwa die Erklärung, warum sich eine Kennzahl geändert hat, verwenden Sie den Standard Agent mode.

Du wählst beim Gesprächsstart den Flash- oder Standard-Agentenmodus, und das Gespräch behält diese Option bei. Um zwischen Optionen zu wechseln, starten Sie eine neue Konversation.

In US- und EU-Arbeitsbereichen ist Flash in-Geo verfügbar. In allen anderen Arbeitsbereichen ist Flash nur verfügbar, wenn Cross-Geo-Verarbeitung aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren der geoübergreifenden Verarbeitung.

Wähle den richtigen Modus

Genie Agents beantworten Fragen im Chat-Modus oder im Agenten-Modus. Der Agentenmodus wird im Standard-Agentenmodus ausgeführt oder als Flash, eine schnellere Option für den Agentenmodus. Jeder Modus passt zu einer anderen Art von Frage:

Modus Am besten geeignet für Kompromiss
Chatmodus Fragen zu strukturierten Daten, die Genie mit einer einzigen SQL-Abfrage beantworten kann. Kann unstrukturierte Dateien nicht analysieren, MCP-Connectoren nicht verwenden oder eine komplexe Frage in mehrere Schritte aufteilen.
Standard-Agent-Modus Komplexe, explorative Fragen, wie zum Beispiel zu untersuchen, warum sich eine Kennzahl geändert hat. Liefert einen detaillierten Bericht mit Zitaten, Visualisierungen und unterstützenden Tabellen. Reagiert langsamer als die anderen Modi.
Agentenmodus: Flash (Beta) Einfache Fragen, die Sie schnell beantwortet haben möchten, wie zum Beispiel "Kunden nach Region aufschlüsseln" oder "Wie viele Support-Tickets sind noch offen?" Es gibt prägnante und genaue Antworten zurück. Priorisiert Geschwindigkeit über Tiefe.

Sprachunterstützung

Sie können Genie Agents in anderen Sprachen als Englisch verwenden, z. B. Portugiesisch und Französisch. Das zugrunde liegende Agentframework umschließt jedoch Eingabeaufforderungen in Englisch.

Azure Databricks empfiehlt, dass Agent-Ersteller so viele Metadaten wie möglich in ihrer gewünschten Sprache hinzufügen. Genie-Antworten erscheinen manchmal in Englisch aufgrund der zugrunde liegenden Systemaufforderungen.

Funktionsweise des Datenzugriffs

Ein Genie Agent verwendet zwei separate Zugangsdaten, um eine Frage zu beantworten:

  • Compute-Zugriff: Die generierte SQL-Abfrage läuft im SQL Warehouse unter Verwendung der vom Agent-Autor eingebetteten Compute-Zugangsdaten. Endbenutzer benötigen keine direkten Lagerberechtigungen.
  • Datenzugriff: Unity Catalog bewertet den Datenzugriff als die eigene Identität des Endnutzers, nicht als die des Autors. Jeder Nutzer sieht nur die Daten, auf die er zugriffen darf, und jede Abfrage wird dem Endnutzer in der Abfragehistorie und auf der Überwachungsseite des Agenten zugeordnet.

Jede Frage zu Daten, auf die ein Nutzer keinen Zugriff hat, liefert eine leere Antwort.

Dies bedeutet Folgendes:

  • Sie müssen Benutzern keine direkten Lagerberechtigungen erteilen.
  • Zeilenfilter und Spaltenmasken, die im Unity-Katalog definiert sind, werden automatisch pro Benutzer durchgesetzt.
  • Um die Benutzerdatenfilterung zu implementieren, wenden Sie die Sicherheit auf Zeilenebene auf die zugrunde liegenden Tabellen im Unity-Katalog an. Siehe Zeilenfilter und Spaltenmasken.

Informationen zum Einrichten von Benutzerberechtigungen für einen Genie-Agent finden Sie unter Einen Genie-Agent freigeben. Häufig gestellte Fragen zu Datenschutz und Sicherheit finden Sie unter "An die Modelle gesendete Daten".

Weitere Ressourcen

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