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Telemetry
AI支援分析

平易な言葉での質問を SQL に変換し、検査して改善できるようにします

テーブル メタデータとフォーカスされたプロンプトを使用して、最初の DataFusion クエリまたは視覚化プランを取得し、生成されたロジックをスキーマと実際の結果に対して確認します。

結果

  • 見慣れない SQL を書く白紙ページのコストを削減します。
  • 分析を独自のレポートの背後に隠すのではなく、生成されたクエリを表示したままにします。
  • 人間が定義としきい値を制御しながら、エージェントが最初のダッシュボードを作成できるようにします。

仕組み

シグナルから意思決定までのレビュー可能なワークフロー

1

質問に十分な文脈を与えてください

テーブル、メトリック定義、時間範囲、グループ化、および予想される出力に名前を付けます。曖昧なビジネス言語は曖昧な SQL を生成します。

2

生成された仮定を確認する

チャートを信頼する前に、フィールド タイプ、結合、分母、NULL 処理、および時間境界を確認してください。

3

レビュー後に残ったクエリのみを保存する

AI は権限ではなく加速のために使用します。保存されたクエリは、それを維持する次の人間またはエージェントが理解できる必要があります。

AI を使用して編集可能なクエリを生成する

レビュー用に表示されたままになる、SQL になる平易な質問を示す実際の製品キャプチャ。

境界線

これが置き換えられないもの

  • 生成された SQL は開始点であり、信頼できるメトリック定義やセキュリティ上の決定ではありません。
  • AI 支援は、スキーマ、プロンプト、またはレビューされたイベント契約に存在しないビジネス コンテキストを認識できません。
  • クエリは、ダッシュボードやアラートを機能させる前に、フィールド、結合、分母、null 処理、および時間ウィンドウをチェックする必要があります。

検査可能な証明パス

イベント契約から目に見える答えまで

この例では、宣言されたスキーマ、読み取り専用の SQL、および決定論的な合成結果を使用します。顧客のベンチマークとしてサンプル データを提示せずにワークフローを示します。

1. イベント契約

1行 agent_events、クエリで使用される型が明示的に示されています。

timestamp_utc
Timestamp
event_name
Utf8
data.tool_name
Utf8
data.status
Utf8
data.args.operation
Utf8
data.latency_ms
Float64
イベント契約書を閲覧する

2. 読み取り専用 SQL

最も失敗した呼び出しに関連する AI ツールと引数はどれですか?

SELECT
  "data.tool_name" AS tool_name,
  "data.args.operation" AS operation,
  COUNT(*) AS calls,
  SUM(CASE
    WHEN "data.status" = 'failed' THEN 1 ELSE 0
  END) AS failures,
  100.0 * SUM(CASE
    WHEN "data.status" = 'failed' THEN 1 ELSE 0
  END) / NULLIF(COUNT(*), 0) AS failure_rate_pct,
  approx_percentile_cont("data.latency_ms", 0.95) AS p95_latency_ms
FROM agent_events
WHERE event_name = 'agent_tool_called'
  AND timestamp_utc >= now() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY "data.tool_name", "data.args.operation"
HAVING COUNT(*) >= 20
ORDER BY failure_rate_pct DESC, calls DESC;

3. 合成結果

CRM ルックアップはツール操作の中で最も信頼性が低く、p95 と最も遅くなります。

tool_nameoperationcalls
crm_lookupsearch_contact842
order_apifetch_order2210
knowledge_searchsemantic_search4510
クエリ、結果、および警告を検査する

能力

含まれるもの

スキーマ対応の SQL の生成
すぐに視覚化できる支援
生成された SQL はクエリ ワークスペースで引き続き編集可能です
人間が作成した分析と同じテーブル、ダッシュボード、アラートを操作します
リポジトリレベルのインストルメンテーション用のエージェント スキルとプロンプト パック

分析を見る

この機能を使用する SQL レシピ

顧客の証拠

チームがこのワークフローを使用する方法

関連する機能

イベントから意思決定までのワークフローを継続する

1 つの制作ワークフローから始める

対象範囲を拡大する前に、焦点を絞ったプロンプトを使用し、合成イベントを送信し、最初の有用なクエリを検証します。