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Telemetry
AI 지원 분석

일반 언어 질문을 검사하고 개선할 수 있는 SQL로 변환하세요.

테이블 메타데이터와 집중된 프롬프트를 사용하여 첫 번째 DataFusion 쿼리 또는 시각화 계획을 얻은 다음 생성된 논리를 스키마 및 실제 결과와 비교하여 검토합니다.

결과

  • 익숙하지 않은 SQL을 작성하는 데 드는 빈 페이지 비용을 줄입니다.
  • 독점 보고서 뒤에 분석을 숨기는 대신 생성된 쿼리를 눈에 띄게 유지하세요.
  • 에이전트이 첫 번째 대시보드를 생성하고 사람이 정의 및 임계값을 제어할 수 있도록 하세요.

작동 원리

신호부터 결정까지 검토 가능한 워크플로우

1

질문에 충분한 맥락을 제공하세요

테이블 이름, 지표 정의, 시간 범위, 그룹화 및 예상 출력을 지정합니다. 모호한 비즈니스 언어는 모호한 SQL을 생성합니다.

2

생성된 가정 검토

차트를 신뢰하기 전에 필드 유형, 조인, 분모, Null 처리 및 시간 경계를 확인하세요.

3

검토 후에도 살아남은 쿼리만 저장

권위가 아닌 가속화를 위해 AI를 사용하세요. 저장된 쿼리는 이를 유지 관리하는 다음 사람이나 에이전트가 이해할 수 있어야 합니다.

AI를 사용하여 편집 가능한 쿼리 생성

검토를 위해 계속 표시되는 SQL이 되는 일반 언어 질문을 보여주는 실제 제품 캡처입니다.

경계

이것이 대체하지 않는 것

  • 생성된 SQL는 시작점이며 권위 있는 지표 정의 또는 보안 결정이 아닙니다.
  • AI 지원은 스키마, 프롬프트 또는 검토된 이벤트 계약에 없는 비즈니스 컨텍스트를 볼 수 없습니다.
  • 대시보드 또는 알림을 실행하기 전에 쿼리에서 필드, 조인, 분모, Null 처리 및 기간을 확인해야 합니다.

검사 가능한 증명 경로

이벤트 계약부터 눈에 보이는 답변까지

이 예에서는 선언된 스키마, 읽기 전용 SQL 및 결정적 합성 결과를 사용합니다. 샘플 데이터를 고객 벤치마크로 제시하지 않고 워크플로를 보여줍니다.

1. 이벤트 계약

한 행에 agent_events, 쿼리에 사용되는 유형이 명시적으로 지정됩니다.

timestamp_utc
Timestamp
event_name
Utf8
data.tool_name
Utf8
data.status
Utf8
data.args.operation
Utf8
data.latency_ms
Float64
이벤트 계약 찾아보기

2. 읽기 전용 SQL

가장 많이 실패한 호출과 관련된 AI 도구 및 인수는 무엇입니까?

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. 합성결과

CRM 조회는 안정성이 가장 낮은 도구 작업이자 p95에서 가장 느린 작업입니다.

tool_nameoperationcalls
crm_lookupsearch_contact842
order_apifetch_order2210
knowledge_searchsemantic_search4510
쿼리, 결과, 주의사항 검사

기능

무엇이 포함되어 있나요?

스키마 인식 SQL 세대
즉각적인 시각화 지원
생성된 SQL는 쿼리 작업공간에서 편집 가능한 상태로 유지됩니다.
사람이 작성한 분석과 동일한 테이블, 대시보드 및 알림을 사용하여 작동합니다.
저장소 수준 계측을 위한 에이전트 기술 및 프롬프트 팩

분석 보기

이 기능을 사용하는 SQL 레시피

고객 사례

팀이 이 워크플로를 사용하는 방법

관련 기능

이벤트에서 결정까지의 워크플로우를 계속하세요

하나의 프로덕션 워크플로로 시작

적용 범위를 확장하기 전에 집중된 프롬프트를 사용하고, 합성 이벤트를 보내고, 첫 번째 유용한 쿼리를 확인하세요.