エージェントカタログエクスペリエンス

サポートされているカタログに接続すると、データキュレーター (作成者) はデータソース上のデータを探索してエージェントエクスペリエンスを起動できます。AI エージェントは、会話フローの次のステップを案内します。

1. 検出 — ユースケースを自然言語で記述します。エージェントは、テーブルと列の説明、データ品質スコア、系統などのカタログメタデータを使用して、最も関連性の高いテーブルを推奨します。例えば、「サプライチェーンアナリストとして、物流マネージャーの Q&A を有効にしたいと考えています。配送センター全体の配送業者の定時配送パフォーマンスと配送コストを追跡する必要があります。」

2. 作成 — 推奨アセットを確認したら、関連するすべてのデータセットを同じ会話フロー内で一括で作成します。これらのデータセットはカタログアセットの DirectQuery 表現であり、アップストリームカタログは引き続き信頼できるソースです。焦点を絞ったコンテキスト境界を維持するために、意図したユースケースにのみデータセットを作成することをお勧めします。

3. 関係とトピック – データセットが作成されると、エージェントはアップストリームカタログ (利用可能な場合) から関係を継承し、追加の推定関係を推奨できます。エージェントは、選択したアセットにまたがるマルチデータセットトピックを作成します。

4. セマンティック継承 – テーブルと列の説明は、アップストリームカタログから作成されたデータセットに自動的に継承されます。このメタデータは、Quick の AI エージェントがエンドユーザーに対して正確で根拠に基づいた回答を生成するために必要なビジネスコンテキストを提供します。

重要

エージェントエクスペリエンスは AI を活用したものです。作成者は、先に進む前に、検出されたテーブル、推測された関係、継承された説明など、すべてのエージェントの推奨事項を確認する必要があります。