Conceptos de Genie Agents

Genie Agents es una característica de Azure Databricks que permite a los equipos empresariales interactuar con sus datos mediante lenguaje natural. Los expertos en dominio configuran Genie Agents con conjuntos de datos, consultas de ejemplo y directrices de texto para ayudar a Genie a traducir preguntas empresariales en consultas analíticas. Después de la configuración, los usuarios empresariales pueden formular preguntas y generar visualizaciones para comprender los datos operativos. Para obtener más información sobre las características de Azure Databricks impulsadas por IA, consulte Características asistivas de IA de Databricks.

Note

Genie Agents se conocía anteriormente como Genie Spaces.

Genie selecciona nombres y descripciones relevantes de tablas y columnas anotadas para convertir preguntas de lenguaje natural en una consulta SQL equivalente. Responde con la consulta generada y la tabla de resultados, si es posible. Si Genie no puede generar una respuesta, puede formular preguntas de seguimiento para aclarar antes de proporcionar una respuesta.

Ejemplo de caso de uso

Un gerente de ventas quiere comprender el producto más vendido a lo largo del tiempo en su panadería. Pueden interactuar con el agente de Genie mediante lenguaje natural y generar automáticamente una visualización.

El siguiente GIF muestra esta interacción:

Gif con una pregunta de ejemplo, una respuesta y una visualización generada automáticamente

Funcionamiento de los agentes de Genie

Genie Agents usa un sistema de inteligencia artificial compuesto para interpretar las preguntas empresariales y generar respuestas. En lugar de usar un único modelo de lenguaje grande, los sistemas compuestos de inteligencia artificial procesan tareas en las aplicaciones de IA mediante la combinación de varios componentes interactivos. Los sistemas de IA compuestos son un patrón de diseño cada vez más común para las aplicaciones de inteligencia artificial debido a su rendimiento y flexibilidad. Para obtener más información, consulte The Shift from Models to Compound AI Systems.

Conceptos clave

Concepto Descripción
Knowledge Store Colección de definiciones semánticas seleccionadas que mejoran la comprensión de los datos de Genie. El almacén de conocimientos incluye descripciones de tablas y columnas en el nivel de agente, sinónimos, relaciones de unión, expresiones SQL y ajustes de coincidencia de indicaciones. Las configuraciones del almacén de conocimiento se limitan al agente y no afectan a los metadatos del catálogo de Unity. Consulte Crear un almacén de conocimiento.
Instrucciones Notas de texto sin formato que indican a Genie cómo interpretar los datos y responder a preguntas. Las instrucciones pueden describir reglas de negocios, terminología preferida, formatos de fecha y otro contexto específico del dominio. Consulte Proporcionar instrucciones.
Consultas SQL de ejemplo Consultas SQL que sirven como respuestas de referencia para preguntas comunes. Genie selecciona de forma inteligente ejemplos relevantes de la biblioteca de consultas del agente para generar respuestas más precisas. Consulte Adición de consultas y funciones SQL de ejemplo.
Recursos de confianza Consultas de ejemplo con parámetros y funciones SQL cuya lógica exacta ha sido verificada por un autor del agente. Cuando Genie usa un recurso de confianza para generar una respuesta, la respuesta procede de esta lógica comprobada. Consulte Revisar una respuesta.
Benchmarks Conjunto de preguntas de prueba que se usan para evaluar y medir la precisión de la respuesta del agente de Genie. A diferencia de las instrucciones, los benchmarks son solo para evaluación. Genie no utiliza preguntas de benchmark ni SQL para mejorar su contexto. Consulte Pruebas comparativas.
Modo de agente Un modo de razonamiento de varios pasos que realiza un análisis más profundo en los datos. El modo de agente divide preguntas complejas en subtareas, ejecuta varias consultas SQL y devuelve un informe estructurado con conclusiones y visualizaciones. Consulte Modo de agente.

¿Qué datos puedo usar?

Un agente Genie se basa en datos registrados en Unity Catalog, entre los que se incluyen tablas administradas, tablas externas, tablas foráneas, vistas, vistas métricas y vistas materializadas. Genie usa los metadatos asociados a los objetos de Unity Catalog, así como una base de conocimiento de nivel de agente seleccionada por el autor, para generar respuestas. Los conjuntos de datos anotados correctamente, emparejados con instrucciones específicas que proporcione, son clave para crear una experiencia positiva para los usuarios finales.

Note

En el modo Chat, Genie funciona solo con datos estructurados. No puede responder a preguntas sobre datos no estructurados, como archivos PDF, documentos Word u otro contenido basado en archivos. Para consultar archivos no estructurados almacenados en volúmenes del Catálogo de Unity (Beta), utiliza el modo Agente. Consulte Analizar archivos en volúmenes con Genie Agent. Para dar acceso a Genie a documentos externos, utiliza Chat en Genie, que puede conectarse a fuentes externas de documentos como Google Drive y SharePoint.

Cómo genera Genie Agents una respuesta

Cuando un usuario envía una pregunta, Genie analiza la solicitud, identifica los orígenes de datos pertinentes y determina cómo generar una respuesta adecuada. Los detalles proporcionados por los autores, combinados con los comentarios relevantes del catálogo de Unity, los metadatos y los valores de ejemplo de las columnas seleccionadas, permiten a Genie deducir la lógica empresarial y técnica. Genie filtra inteligentemente consultas SQL de ejemplo, metadatos de tabla y columna y historial de chat para seleccionar el contexto más relevante para responder a la solicitud.

Genie genera respuestas mediante los siguientes componentes:

Componente Descripción
Metadatos de la tabla de Unity Catalog Nombres de tabla, descripciones y relaciones de clave principal definida (PK) y clave externa (FK). Genie usa estos datos para convertir mensajes de lenguaje natural en SQL.
Nombres y descripciones de columnas Genie filtra inteligentemente los nombres y descripciones de columnas pertinentes.
Contexto del almacén de conocimiento Metadatos específicos del agente que los autores agregan localmente, incluidos los valores de columna relevantes para la generación de consultas. No modifica los metadatos existentes del catálogo de Unity. Consulte Crear un almacén de conocimiento.
Consultas SQL de ejemplo Genie selecciona inteligentemente ejemplos de SQL relevantes en consultas SQL.
Funciones de SQL Todas las funciones SQL que se han agregado al agente.
Instrucciones Notas de texto sin formato proporcionadas como instrucciones generales.
Historial de mensajes y respuestas Indicaciones y respuestas del chat actual. Si es necesario, debido a los límites de tokens establecidos , se excluyen las partes más antiguas del registro de chat.

Note

Algunos detalles de la tabla, como el propietario y el tamaño de la tabla, no se incluyen de manera predeterminada. Para acceder a esta información, utilice las vistas del esquema de información disponible para todos los catálogos de Unity Catalog. Para obtener más información sobre lo que está disponible en el esquema de información, vea Esquema de información.

En la mayoría de los casos, Genie genera una consulta SQL que se ejecuta en el almacén de SQL del agente. Las consultas generadas siempre son de solo lectura. Los reintentos se gestionan automáticamente y el almacén SQL gestiona la simultaneidad y la escala. Para obtener más información sobre cómo Genie mantiene la seguridad y la privacidad, consulte Confianza y seguridad de las funciones de asistencia de Databricks AI.

Mejora de la precisión de la respuesta mediante Inspect

Importante

Esta característica está en versión preliminar pública.

Inspect utiliza razonamiento avanzado para revisar y mejorar la precisión de las consultas SQL generadas por Genie. Al habilitar Inspección para una respuesta, Genie:

  1. Revisa la consulta SQL generada inicialmente.
  2. Crea instrucciones SQL más pequeñas para comprobar aspectos específicos de la consulta, como:
    • Se incluyen los valores de filtro correctos.
    • Validación de la lógica del intervalo de fechas, como ventanas finales de 7 días.
    • Comprobación de las condiciones de combinación y agregaciones.
  3. Identifica brechas o posibles problemas en la consulta original.
  4. Si se identifican problemas, genera una consulta SQL mejorada que las resuelve.
  5. Realiza una comparación final entre las consultas originales y mejoradas.
  6. Devuelve la búsqueda que responde con más precisión a la pregunta.

Use Inspeccionar cuando desee mayor confianza en la precisión de las consultas, especialmente para consultas complejas que implican filtros, intervalos de fechas o varias tablas.

Modo de agente

El modo agente permite a los usuarios obtener respuestas a preguntas complejas y exploratorias en un agente de Genie mediante el razonamiento de varios pasos y las pruebas de hipótesis. Cuando se hace una pregunta, el modo agente crea y refina un plan de investigación, ejecuta varias consultas SQL, aprende de cada resultado y recorre en iteración hasta que tiene suficiente evidencia para entregar un informe completo con citas, visualizaciones y tablas auxiliares.

Note

El modo de agente se conocía anteriormente como Agente de investigación. Esta sección trata el modo Agente de Genie Agents. Para ver el modo del agente centrado en el desarrollador que automatiza el código, las canalizaciones y los paneles, consulte el modo agente de código de Genie.

GIF del modo Agente en Genie Agents.

A diferencia de las consultas estándar de Genie, el modo de agente:

  • Crea planes de investigación: desarrolla un enfoque estructurado y hipótesis para responder a preguntas complejas.
  • Ejecuta varias consultas: ejecuta varias consultas SQL para recopilar evidencias de distintos ángulos.
  • Aprende e itera: ajusta continuamente su enfoque en función de lo que detecta, refinando su razonamiento hasta que se confía en la respuesta.
  • Proporciona informes completos: proporciona resúmenes detallados con citas, visualizaciones y tablas auxiliares.

El modo de agente también puede responder a preguntas sobre los archivos no estructurados en los volúmenes del catálogo de Unity que un autor adjunta al agente. Consulte Analizar archivos en volúmenes con Genie Agent.

También puedes ejecutar el modo Agente de forma programática a través de las APIs del modo Agente. Consulta la referencia de la API del modo agente.

Disponibilidad regional

Region Disponibilidad
Áreas de trabajo de América y Europa Disponible (no se requiere entre regiones geográficas)
Áreas de trabajo de Australia, Nueva Zelanda y Japón Disponible (no se requiere entre regiones geográficas)
Todas las demás regiones Solo está disponible si está habilitado cross-Geo. Consulte Habilitación del procesamiento entre regiones.

Compatibilidad con idiomas

Puede usar Genie Agents en idiomas distintos del inglés, como portugués y francés. Sin embargo, el marco del agente subyacente encapsula las solicitudes en inglés.

Azure Databricks recomienda que los creadores de agentes agreguen tantos metadatos como sea posible en su idioma de elección. Las respuestas de Genie a veces pueden aparecer en inglés debido a las solicitudes del sistema subyacentes.

Funcionamiento del acceso a datos

Un Agente Genio utiliza dos credenciales separadas para responder a una pregunta:

  • Acceso de cómputo: La consulta SQL generada se ejecuta en el SQL warehouse usando las credenciales de cómputo incrustadas por el autor del agente. Los usuarios finales no necesitan permisos de almacenamiento directo.
  • Acceso a datos: Unity Catalog evalúa el acceso a los datos como la identidad del usuario final, no del autor. Cada usuario solo ve los datos a los que está autorizado a acceder, y cada consulta se atribuye al usuario final en el historial de consultas y en la página de monitorización del agente.

Cualquier pregunta sobre datos a los que un usuario no puede acceder devuelve una respuesta vacía.

Esto significa lo siguiente:

  • No es necesario conceder permisos de almacenamiento directo a los usuarios.
  • Los filtros de fila y las máscaras de columna definidos en el catálogo de Unity se aplican automáticamente por usuario.
  • Para implementar el filtrado de datos por usuario, aplique la seguridad de nivel de fila a las tablas subyacentes en el catálogo de Unity. Consulte Filtros de fila y máscaras de columna.

Para obtener información sobre cómo configurar permisos de usuario para un agente de Genie, consulte Uso compartido de un agente de Genie. Para obtener preguntas más frecuentes sobre privacidad y seguridad, consulte Datos enviados a los modelos.

Pasos siguientes

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