Strato semantico la base delle esperienze di dati potenziate dall’IA

Il livello semantico la base delle esperienze di dati potenziate dall'IA

Contenuto sponsorizzato

Questo guida, “Cinque elementi essenziali di ogni livello semantico“, può aiutarti a comprendere l’ampiezza del moderno livello semantico.

 

L’esperienza dei dati con intelligenza artificiale

 L’evoluzione delle tecnologie front-end ha reso possibile incorporare esperienze di analisi di qualità direttamente in molti prodotti software, accelerando ulteriormente la diffusione di prodotti e esperienze legate ai dati.

E ora, con l’arrivo dei grandi modelli di linguaggio, stiamo vivendo un ulteriore cambiamento tecnologico che consentirà molte nuove funzionalità e persino l’avvento di una nuova categoria di prodotti in diversi casi d’uso e settori, tra cui i dati.

I LLM stanno portando il livello di consumo dei dati al livello successivo con esperienze di dati basate su intelligenza artificiale, che vanno da chatbot che rispondono alle domande sui tuoi dati aziendali ad agenti IA che compiono azioni basate sui segnali e le anomalie nei dati.

 

Il livello semantico dà contesto ai LLM

 I LLM rappresentano senza dubbio un cambiamento significativo, ma inevitabilmente, come accade con ogni tecnologia, presenta dei limiti. I LLM “allucinano”; il problema “spazzatura in, spazzatura fuori” non è mai stato così reale. Pensiamoci in questo modo: quando è difficile per gli esseri umani comprendere dati inconsistente e disorganizzati, i LLM semplicemente amplificheranno quella confusione per produrre risposte errate.

Non possiamo alimentare i LLM con uno schema di database e aspettarci che generino il SQL corretto. Per funzionare correttamente ed eseguire azioni affidabili, devono avere abbastanza contesto e semantica sui dati che consumano; devono comprendere le metriche, le dimensioni, le entità e gli aspetti relazionali dei dati su cui si basano. In poche parole, i LLM hanno bisogno di un livello semantico.

Il livello semantico organizza i dati in definizioni aziendali significative e quindi consente di interrogare queste definizioni, anziché interrogare direttamente il database.

L’applicazione di “interrogazione” è altrettanto importante quanto quella delle “definizioni” perché costringe i LLM a interrogare i dati tramite il livello semantico, garantendo la correttezza delle query e dei dati restituiti. In questo modo, il livello semantico risolve il problema dell’allucinazione dei LLM.

 

Inoltre, combinare i LLM con i livelli semantici può consentire una nuova generazione di esperienze di dati basate su intelligenza artificiale. In Cube, abbiamo già visto molte organizzazioni costruire applicazioni personalizzate interne basate su LLM e startup, come Delphi, costruire soluzioni plug-and-play in cima al livello semantico di Cube (demo qui).

In questo eccezionale scenario di sviluppo, vediamo Cube come parte integrante dello stack tecnologico di intelligenza artificiale moderno, in quanto si posiziona sopra i data warehouse, fornendo contesto agli agenti IA e agendo come interfaccia per interrogare i dati.

 

Il modello di dati di Cube fornisce una struttura e definizioni utilizzate come contesto per far comprendere i dati ai LLM e generare query corrette. I LLM non hanno bisogno di navigare complessi join e calcoli di metriche perché Cube astrae tutto ciò e fornisce un’interfaccia semplice che opera sulla terminologia a livello aziendale anziché sui nomi delle tabelle e delle colonne in SQL. Questa semplificazione aiuta i LLM a commettere meno errori ed evitare allucinazioni.

Ad esempio, un’applicazione basata su intelligenza artificiale leggerebbe innanzitutto l’endpoint API meta di Cube, scaricando tutte le definizioni del livello semantico e memorizzandole come embedding in un database vettoriale. Successivamente, quando un utente invia una query, questi embedding verrebbero utilizzati nel prompt per i LLM per fornire contesto aggiuntivo. I LLM risponderebbero quindi con una query generata a Cube e l’applicazione la eseguirebbe. Questo processo può essere concatenato e ripetuto più volte per rispondere a domande complesse o creare report di sintesi.

 

Prestazioni

 Per quanto riguarda i tempi di risposta, quando si lavora su query complesse e compiti, il sistema di intelligenza artificiale potrebbe dover interrogare il livello semantico più volte, applicando filtri diversi.

Quindi, per garantire prestazioni ragionevoli, queste query devono essere memorizzate nella cache e non sempre inviate ai data warehouse sottostanti. Cube offre un motore di cache relazionale per creare pre-aggregazioni su dati grezzi e implementa la consapevolezza del raggruppamento per instradare le query a queste pre-aggregazioni quando possibile.

 

Sicurezza

 Infine, la sicurezza e il controllo degli accessi non dovrebbero mai essere considerati in secondo piano nella realizzazione di applicazioni basate su intelligenza artificiale. Come accennato in precedenza, generare SQL grezzo ed eseguirlo in un data warehouse potrebbe portare a risultati errati.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale presenta un rischio aggiuntivo: poiché non può essere controllata e può generare SQL arbitrari, l’accesso diretto tra l’IA e i dati grezzi può rappresentare una significativa vulnerabilità di sicurezza. Al contrario, generare SQL attraverso il livello semantico può garantire che siano in atto politiche di controllo dell’accesso granulari.

 

E altro ancora…

 

Abbiamo in programma numerose integrazioni entusiasmanti con l’ecosistema dell’IA e non vediamo l’ora di condividerle con voi. Nel frattempo, se state lavorando su un’applicazione alimentata da intelligenza artificiale, considerate di testare gratuitamente Cube Cloud.

Scaricate la guida “Cinque funzionalità essenziali di ogni livello semantico” per saperne di più.