A Fivetran ügynököknek szánt Context Layer szolgáltatást indít

Az ügynököknek nem elég a nyers adat

A Fivetran szeptember 16-án jelentette be a Context Layert. A cég szerint a szervezetek gyorsan szeretnének AI-ügynököket bevezetni, de a megvalósítás sok esetben nem tart lépést az elképzelésekkel. A Fivetran által idézett adatok szerint a szervezetek 22 százaléka tudta sikeresen több üzletágban is kiterjeszteni az AI használatát, miközben még azoknál a vállalatoknál is, amelyek szorosan követik a megtérülést, az AI-projektek csaknem harmadának hozama ismeretlen.

A vállalat szerint a problémát gyakran a modellben keresik, miközben az ügynök rendelkezésére álló kontextus hiányos. A Fivetran által hivatkozott felmérésben a nagyvállalatok 72 százaléka mondta azt, hogy továbbra sem rendelkezik az ügynökei működéséhez szükséges, egységes és könnyen hozzáférhető adatokkal.

Egy üzleti kérdés megválaszolásához az ügynöknek ismernie kell például egy Majors ügyfél vállalati definícióját, a bevételhez tartozó irányított adatforrást és a cég pénzügyi naptárát. Ha az elemzést magyarázattal vagy ajánlással is ki kell egészíteni, strukturálatlan dokumentumokból származó tudásra is szüksége lehet.

A kontextus a vállalati adattárban marad

A Context Layer kezelt szolgáltatásként segíti egy irányított kontextusréteg létrehozását és karbantartását. A kontextus közvetlenül a vállalat saját adattárházában vagy a Fivetran Managed Data Lake Service-ben építhető fel. A szolgáltatás a Fivetran által már mozgatott adatokra és a dbt által modellezett adatokra támaszkodik, így a cég szerint nem kell külön rendszert felépíteni és fenntartani.

A Fivetran szerint az így létrehozott réteg három területen hozhat előnyt. A válaszok pontosabbá válhatnak, mivel egy definíciót egyszer kell rögzíteni, amelyet ezután minden ügynök használhat. A költségek csökkenhetnek, mert az ügynök a teljes forrás átvizsgálása helyett egy irányított adatsort kérdezhet le. A szabályozás pedig a meglévő adattárházi hozzáférés-vezérlés mellett maradhat.

A funkciók között szerepelnek metaadat-összekötők a dbt Semantic Layerhez, valamint a Looker, a Sigma és a Power BI rendszereihez. A szolgáltatás képes lehet az adatforrásokban, wikikben és csatlakoztatott alkalmazásokban található fogalmak és ontológiák feltárására, majd ezeket a vállalat saját szókészletébe rendezheti.

Nyílt specifikáció és ellenőrizhető ügynöki munkamenetek

A Context Layer strukturálatlan tudást is feldolgoz a Confluence, a Google Drive, a Jira, a Zendesk és más források csatlakozóin keresztül. Az ügynökök számára a kontextus egységes, nyílt forrású specifikációt követő, egyszerű SQL-táblákban tehető közzé. A hozzáférés egy irányított Agent Context MCP felületen keresztül vagy közvetlenül SQL-lel is megoldható, így a működés nem kötődik egyetlen integrációhoz.

A szolgáltatás az ügynöki munkamenetek nyomait is visszaírja az adattárházba. A teljes nyom tartalmazza a választ, a mögötte álló SQL-lekérdezést vagy dokumentumot, valamint azokat a feltételezéseket, amelyekre az ügynöknek szüksége volt. A Fivetran szerint így használat közben is felülvizsgálható és ellenőrizhető a Context Layer minősége.

A megoldás a Fivetran és a dbt Labs saját igényeiből született, és egy belső AI-asszisztenst támogat. Ez az asszisztens vállalati tudást keres és foglal össze, belső adatokat kérdez le, grafikonokat készít, valamint ismétlődő jelentéseket ütemez. A Fivetran belső értékelései szerint a szolgáltatást használó ügynökök kevesebb eszközhívással, gyorsabban és jelentősen kevesebb bemeneti tokennel adtak választ az általános MCP-khez képest.

A Context Layer jelenleg Limited Public Preview állapotban van. A Fivetran olyan meglévő ügyfeleket keres a fejlesztéshez, amelyek Snowflake, BigQuery vagy Fivetran Managed Data Lake Service használatával központosítják adataikat, és megbízhatóbb, költséghatékonyabb AI-használati eseteket szeretnének megvalósítani.