DataForge AI Assistant
В этом видео показываем новую версию AI-агента для работы с корпоративными данными на базе DataForge. Если раньше AI-агент отвечал на вопросы бизнеса, используя семантический слой и корпоративную модель данных, то теперь его возможности существенно расширены. На вебинаре демонстрируется: • Как AI-агент использует семантический слой DataForge для понимания бизнес-терминов, показателей и связей между данными. • Как задавать вопросы на естественном языке и получать корректные ответы без необходимости писать SQL-запросы. • Как AI-агент автоматически строит SQL и выполняет анализ данных на основе корпоративной логики расчета показателей. • Как работают аналитические навыки (Skills) на Python и как агент может выполнять сложные аналитические задачи, недоступные обычным чат-ботам. • Как создавать собственные аналитические навыки и подключать их к AI-агенту без изменения ядра системы. • Как агент может выполнять факторный анализ, прогнозирование, поиск аномалий, статистические расчеты и другие задачи с использованием Python. • Как работает бизнес-глоссарий и механизм дополнительных инструкций для LLM (Few-Shot Learning), позволяющий учитывать специфику отрасли, терминологию компании и особенности бизнес-процессов. • Как формировать корпоративную базу знаний для повышения качества ответов AI. • Как AI-агент автоматически готовит презентации по результатам диалога и аналитического исследования. • Как за несколько минут получить готовый материал для руководителя, совета директоров или проектной команды. • Как администрировать каталог аналитических навыков, описывать их назначение и расширять возможности системы новыми инструментами. В результате получается не просто чат с данными, а полноценный цифровой аналитик, который понимает бизнес-контекст компании, работает с корпоративными метриками, выполняет расчеты на Python, использует семантический слой и помогает готовить управленческие решения. DataForge — российская платформа для построения семантического слоя, управления требованиями к данным, проектирования DWH и создания AI-агентов для корпоративной аналитики. Семантический слой позволяет обеспечить единое понимание метрик и бизнес-логики между BI-системами, хранилищами данных и AI-инструментами. Подробнее о платформе: https://dataforg.ru #DataForge #AIAgent #AIAgent #SemanticLayer #DataGovernance #DataManagement #DWH #DataWarehouse #BI #BusinessIntelligence #Analytics #Python #DataAnalytics #LLM #GenAI #AIForBusiness #SelfServiceBI #DataCatalog #MetadataManagement #TextToSQL #CorporateAI #ArtificialIntelligence #DataEngineering
В этом видео показываем новую версию AI-агента для работы с корпоративными данными на базе DataForge. Если раньше AI-агент отвечал на вопросы бизнеса, используя семантический слой и корпоративную модель данных, то теперь его возможности существенно расширены. На вебинаре демонстрируется: • Как AI-агент использует семантический слой DataForge для понимания бизнес-терминов, показателей и связей между данными. • Как задавать вопросы на естественном языке и получать корректные ответы без необходимости писать SQL-запросы. • Как AI-агент автоматически строит SQL и выполняет анализ данных на основе корпоративной логики расчета показателей. • Как работают аналитические навыки (Skills) на Python и как агент может выполнять сложные аналитические задачи, недоступные обычным чат-ботам. • Как создавать собственные аналитические навыки и подключать их к AI-агенту без изменения ядра системы. • Как агент может выполнять факторный анализ, прогнозирование, поиск аномалий, статистические расчеты и другие задачи с использованием Python. • Как работает бизнес-глоссарий и механизм дополнительных инструкций для LLM (Few-Shot Learning), позволяющий учитывать специфику отрасли, терминологию компании и особенности бизнес-процессов. • Как формировать корпоративную базу знаний для повышения качества ответов AI. • Как AI-агент автоматически готовит презентации по результатам диалога и аналитического исследования. • Как за несколько минут получить готовый материал для руководителя, совета директоров или проектной команды. • Как администрировать каталог аналитических навыков, описывать их назначение и расширять возможности системы новыми инструментами. В результате получается не просто чат с данными, а полноценный цифровой аналитик, который понимает бизнес-контекст компании, работает с корпоративными метриками, выполняет расчеты на Python, использует семантический слой и помогает готовить управленческие решения. DataForge — российская платформа для построения семантического слоя, управления требованиями к данным, проектирования DWH и создания AI-агентов для корпоративной аналитики. Семантический слой позволяет обеспечить единое понимание метрик и бизнес-логики между BI-системами, хранилищами данных и AI-инструментами. Подробнее о платформе: https://dataforg.ru #DataForge #AIAgent #AIAgent #SemanticLayer #DataGovernance #DataManagement #DWH #DataWarehouse #BI #BusinessIntelligence #Analytics #Python #DataAnalytics #LLM #GenAI #AIForBusiness #SelfServiceBI #DataCatalog #MetadataManagement #TextToSQL #CorporateAI #ArtificialIntelligence #DataEngineering