Conceitos do Genie Agents

Genie Agents é uma funcionalidade do Azure Databricks que permite às equipas de negócio interagir com os seus dados usando linguagem natural. Especialistas em domínio configuram os Agentes Genie com conjuntos de dados, consultas de exemplo e diretrizes de texto para ajudar o Genie a traduzir questões de negócio em consultas analíticas. Após a configuração, os usuários corporativos podem fazer perguntas e gerar visualizações para entender os dados operacionais. Para informações adicionais sobre funcionalidades alimentadas por IA do Azure Databricks, consulte funcionalidades assistivas de IA Databricks.

Observação

Os Agentes Génio eram anteriormente conhecidos como Espaços Génio.

O Genie seleciona nomes e descrições relevantes a partir de tabelas e colunas anotadas para converter perguntas em linguagem natural numa consulta SQL equivalente. Responde com a consulta gerada e a tabela de resultados, se possível. Se o Genie não conseguir gerar uma resposta, ele pode fazer perguntas de acompanhamento para esclarecer antes de fornecer uma resposta.

Exemplo de caso de uso

Um gestor de vendas quer compreender ao longo do tempo o produto mais vendido na sua padaria. Podem interagir com o Agente Génio usando linguagem natural e gerar automaticamente uma visualização.

O GIF a seguir mostra essa interação:

Gif com exemplo de pergunta, resposta e visualização gerada automaticamente

Como funcionam os Genie Agents

Os Agentes Génio utilizam um sistema composto de IA para interpretar questões empresariais e gerar respostas. Em vez de usar um único modelo de linguagem grande, os sistemas compostos de IA processam tarefas em aplicativos de IA combinando vários componentes interagindo. Os sistemas compostos de IA são um padrão de design cada vez mais comum para aplicações de IA devido ao seu desempenho e flexibilidade. Para obter mais informações, consulte A mudança de modelos para sistemas compostos de IA.

Conceitos-chave

Conceito Description
Repositório de conhecimento Uma coleção de definições semânticas selecionadas que melhora a compreensão do Genie sobre os seus dados. O repositório de conhecimento inclui descrições de tabelas e colunas ao nível do agente, sinónimos, relações de junção, expressões SQL e definições de correspondência de prompts. As configurações do knowledge store têm âmbito para o agente e não afetam os metadados do Unity Catalog. Consulte Criar um repositório de conhecimento.
Instruções Notas em texto simples que indicam ao Genie como interpretar os seus dados e responder a perguntas. As instruções podem descrever regras de negócio, terminologia preferida, formatos de data e outros contextos específicos do domínio. Consulte Fornecer instruções.
Exemplo de consultas SQL Consultas SQL que servem como respostas de referência para perguntas comuns. O Genie seleciona inteligentemente exemplos relevantes da biblioteca de consultas do agente para gerar respostas mais precisas. Consulte Adicionar exemplos de consultas e funções SQL.
Ativos confiáveis Exemplos parametrizados de consultas e funções SQL cuja lógica exata foi verificada por um autor agente. Quando o Genie usa um recurso de confiança para gerar uma resposta, a resposta vem desta lógica verificada. Consulte Rever uma resposta.
Benchmarks Um conjunto de perguntas de teste usado para avaliar e medir a precisão das respostas do Agente Genie. Ao contrário das instruções, os benchmarks servem apenas para avaliação. O Genie não usa perguntas de benchmark nem SQL para melhorar o seu contexto. Consulte Benchmarks.
Modo de agente Um modo de raciocínio em vários passos que realiza análises mais profundas dos seus dados. O modo agente divide perguntas complexas em subtarefas, executa múltiplas consultas SQL e retorna um relatório estruturado com conclusões e visualizações. Consulte modo de Agente.

Que dados posso usar?

Um Agente Genie baseia-se em dados registados no Catálogo Unity, incluindo tabelas geridas, tabelas externas, tabelas estrangeiras, vistas, vistas métricas e visualizações materializadas. O Genie utiliza os metadados associados aos objetos do Unity Catalog, bem como um repositório de conhecimento de nível de agente mantido pelo autor, para gerar respostas. Conjuntos de dados bem anotados, combinados com instruções específicas que você fornece, são fundamentais para criar uma experiência positiva para os usuários finais.

Observação

No modo Chat, o Genie trabalha apenas com dados estruturados. Não pode responder a perguntas sobre dados não estruturados, como PDFs, documentos Word ou outros conteúdos baseados em ficheiros. Para consultar ficheiros não estruturados armazenados em volumes do Catálogo Unity (Beta), utilize o modo Agente. Veja Analisar ficheiros em volumes com um Agente Genie. Para dar acesso ao Genie a documentos externos, use o Chat no Genie, que pode ligar-se a fontes de documentos externas como o Google Drive e o SharePoint.

Como os Agentes Génio geram uma resposta

Quando um usuário envia uma pergunta, o Genie analisa a solicitação, identifica fontes de dados relevantes e determina como gerar uma resposta apropriada. Detalhes fornecidos pelos autores, combinados com comentários relevantes do Unity Catalog, metadados e valores de exemplo de colunas selecionadas, permitem ao Genie inferir tanto lógica empresarial como técnica. O Genie filtra de forma inteligente exemplos de consultas SQL, metadados de tabelas e colunas e histórico de bate-papo para selecionar o contexto mais relevante para responder à solicitação.

O génio gera respostas usando os seguintes componentes:

Componente Description
Metadados das tabelas do Unity Catalog Nomes de tabelas, descrições e relações definidas de chave primária (PK) e chave estrangeira (FK). O Genie usa estes dados para converter prompts em linguagem natural para SQL.
Nomes e descrições das colunas O Genie filtra inteligentemente nomes de colunas e descrições relevantes.
Contexto do armazenamento de conhecimento Metadados específicos do agente que os autores adicionam localmente, incluindo valores de coluna relevantes para a geração de consultas. Não altera os metadados existentes do Catálogo Unity. Consulte Criar um repositório de conhecimento.
Exemplo de consultas SQL O Genie seleciona inteligentemente exemplos SQL relevantes de Consultas SQL.
Funções SQL Todas as funções SQL que foram adicionadas ao agente.
Instruções Notas em texto simples fornecidas como instruções Gerais.
Histórico de prompts e respostas Perguntas e respostas do chat atual. Se necessário, devido aos limites de tokens, as partes mais antigas do histórico de chat são excluídas.

Observação

Alguns detalhes da tabela, como o proprietário e o tamanho da tabela, não são incluídos por padrão. Para aceder a estas informações, utilize as visualizações do esquema de informação disponíveis para todos os catálogos do Unity Catalog. Para obter mais informações sobre o que está disponível no esquema de informações, consulte Esquema de informações.

Na maioria dos casos, o Genie gera uma consulta SQL que corre no SQL warehouse do agente. As consultas geradas são sempre somente leitura. As novas tentativas são tratadas automaticamente e o SQL warehouse lida com simultaneidade e escala. Para detalhes sobre como o Genie mantém a segurança e a privacidade, consulte as funcionalidades assistivas de IA do Databricks confiança e segurança.

Melhorar a precisão da resposta usando o Inspect

Importante

Este recurso está no Public Preview.

O Inspect utiliza raciocínio avançado para rever e melhorar a precisão das consultas SQL geradas pelo Genie. Quando ativas Inspecionar para obter uma resposta, Genie:

  1. Analisa a consulta SQL gerada inicialmente.
  2. Autores de instruções SQL mais pequenas para verificar aspetos específicos da consulta, tais como:
    • Confirmar que os valores corretos do filtro estão incluídos.
    • Validação da lógica do intervalo de datas, como janelas deslizantes de 7 dias.
    • Verificação das condições de junção e agregações.
  3. Identifica lacunas ou potenciais problemas na consulta original.
  4. Se forem identificados problemas, gera uma consulta SQL melhorada que os resolve.
  5. Realiza uma comparação final entre as consultas originais e melhoradas.
  6. Devolve a pergunta que responde mais corretamente à sua questão.

Use o Inspect quando quiser confiança adicional na precisão das consultas, especialmente para consultas complexas que envolvem filtros, intervalos de datas ou múltiplas tabelas.

Modo de agente

O modo Agente permite aos utilizadores obter respostas a perguntas complexas e exploratórias num Agente Génio, utilizando raciocínio em vários passos e testes de hipóteses. Quando faz uma pergunta, o modo Agente cria e refina um plano de investigação, executa múltiplas consultas SQL, aprende com cada resultado e itera até ter evidência suficiente para apresentar um relatório abrangente com citações, visualizações e tabelas de apoio.

Observação

O modo Agente era anteriormente conhecido como Agente de Investigação. Esta secção aborda o modo Agent do Genie Agents. Para o modo Agente focado no programador, que automatiza código, pipelines e dashboards, veja o modo Agente de Código Genie.

GIF do modo de agente no Genie Agents.

Ao contrário das consultas padrão do Genie, o modo Agente:

  • Cria planos de investigação: Desenvolve uma abordagem estruturada e hipóteses para responder a questões complexas.
  • Executa múltiplas consultas: Executa várias consultas SQL para recolher evidências de diferentes ângulos.
  • Aprende e itera: Ajusta continuamente a sua abordagem com base no que descobre, refinando o raciocínio até estar confiante na resposta.
  • Fornece relatórios abrangentes: Fornece resumos detalhados com citações, visualizações e tabelas de apoio.

O modo agente também pode responder a perguntas sobre os ficheiros não estruturados nos volumes do Unity Catalog que um autor anexa ao agente. Veja Analisar ficheiros em volumes com um Agente Genie.

Também pode executar o modo Agente programaticamente através das APIs do modo Agente. Consulte a referência da API do modo Agente.

Disponibilidade regional

Region Availability
Espaços de trabalho nas Américas e Europa Disponível (não é necessário cross-geo)
Espaços de trabalho na Austrália, Nova Zelândia e Japão Disponível (não é necessário cross-geo)
Todas as outras regiões Disponível apenas se o cross-geo estiver ativado. Consulte Ativar processamento geográfico cruzado.

Suporte de idiomas

Podes usar Agentes Génio em línguas que não o inglês, como português e francês. No entanto, o framework do agente subjacente encapsula os prompts em inglês.

O Azure Databricks recomenda que os criadores de agentes adicionem o máximo de metadados possível na sua linguagem preferida. As respostas do génio podem por vezes aparecer em inglês devido aos estímulos do sistema subjacente.

Como funciona o acesso a dados

Um Agente Génio usa duas credenciais separadas para responder a uma pergunta:

  • Acesso de computação: A consulta SQL gerada corre no SQL warehouse usando as credenciais de computação incorporadas pelo autor do agente. Os utilizadores finais não precisam de permissões diretas de armazém.
  • Acesso a dados: O Unity Catalog avalia o acesso aos dados como a identidade do utilizador final, e não do autor. Cada utilizador vê apenas os dados a que está autorizado a aceder, e cada consulta é atribuída ao utilizador final no histórico de consultas e na página de monitorização do agente.

Qualquer pergunta sobre dados que um utilizador não possa aceder devolve uma resposta vazia.

Isto significa:

  • Não necessita de conceder permissões diretas de armazém aos utilizadores.
  • Filtros de linhas e máscaras de coluna definidos no Unity Catalog são automaticamente aplicados por utilizador.
  • Para implementar filtragem de dados por utilizador, aplique segurança ao nível das linhas às tabelas subjacentes no Unity Catalog. Consulte os filtros de linha e as máscaras de coluna.

Para informações sobre como configurar permissões de utilizador para um Agente Genie, veja Partilhar um Agente Genie. Para perguntas frequentes sobre privacidade e segurança, consulte Dados enviados aos modelos.

Passos seguintes

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