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
仕組み
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。
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。
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
検査可能な証明パス
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。
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;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_name | operation | calls |
|---|---|---|
| crm_lookup | search_contact | 842 |
| order_api | fetch_order | 2210 |
| knowledge_search | semantic_search | 4510 |
能力
分析を見る
顧客の証拠
関連する機能
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。