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Redbird 使用 AI 代理增强分析管道,处理 90% 的工作负载
kiki  2024-09-29 11:37:33  浏览:238

正如企业继续采用大型语言模型驱动的文本到 SQL 作为与其数据资产“对话”的一种方式一样,生态系统中的新转变已经开始出现:AI 代理。今天,总部位于纽约的 Redbird 宣布推出一款新的聊天平台,该平台使用“专业代理”来帮助企业处理大多数分析价值链任务,从数据收集和工程到数据科学和产生实际洞察(报告)。

这意味着企业用户可以提供自然语言提示,以几乎实时的方式从数据中获取洞察,并执行分析工作,为这些洞察铺平道路。根据该公司的联合创始人兼首席执行官 Erin Tavgac 的说法,这代表了企业 90% 以上的商业智能工作。

您准备好使用 AI 代理了吗?

“在过去的几十年里,组织真正自助式分析的承诺并没有兑现,现实是需要技术技能的复杂数据管道、仪表板和影子分析。我们在一份声明中说:“我们投入了大量研发资金,将 LLM 的强大功能与 Redbird 强大的端到端分析工具包以 AI 代理的形式融合在一起,使用户能够最终实现在其组织数据上运行的自助式对话式 BI。

进入 AI 代理时代

虽然 AI 代理时代是新的,但 Redbird 本身一直是分析领域的长期参与者。该公司成立于 2018 年,当时名为 Cube Analytics,为企业提供了一个无代码的拖放式工具包,使他们的用户能够创建旨在自动化和统一所有分析任务的工作流程,从而获得仪表板和洞察力。今年早些时候,该公司通过推出对话界面扩展了这项工作,允许用户用自然语言提出业务问题,并实时接收见解和报告输出。

现在,作为下一步,Redbird 添加了一个专业代理生态系统,这些代理在此端到端工具包上运行,以编排和执行多步骤分析任务,以回答与业务相关的问题。

正如 Tavgac 解释的那样,设置聊天平台的管理员必须选择一个基本的 LLM(如 GPT、Llama 等)并加载其组织的专有数据本体、业务逻辑和报告蓝图(如业务定义、PowerPoint 报告模板等),以根据相关的业务上下文对其进行自定义。输入数据后,使用 LLM 的 AI 代理开始使用所有上下文并从信息中生成元数据来完成他们的工作 — 以响应用户的问题。

“用户提示被发送到 Redbird 路由代理,该代理会确定执行该提示任务的最佳专业代理(如 PowerPoint 报告代理、数据工程代理等),并弄清楚如何编排这些代理的执行顺序。然后,每个专业代理通过识别相关数据集/本体并使用 Redbird 工具包执行所需的任务来管理自己在整体任务中的部分,其中包括处理管道机械步骤的应用程序和功能,“Tavgac 指出。

在详细介绍这些任务时,他指出 Redbird 代理可以从 100 多个数据源中提取非结构化或结构化数据,包括 Snowflake、Databricks 和 Hubspot。它可以通过执行数据整理、AI 驱动的标记和数据科学建模,在收集的数据上运行高级处理。它还可以生成强大的报告输出(如演示文稿、Excel 报告和电子邮件/Slack 更新),同时根据这些报告采取必要的行动(如执行广告购买/修改活动)。

“一旦任务执行完成,聊天平台不仅会用文本答案来响应用户,还会用任何需要的可交付成果来响应用户,比如代理构建的 PowerPoint 报告或他们从 SaaS 系统收集的数据,”他说。

Redbird 平台截图 – AI Chat(营销分析)

无代码工作流编排仍然可用

随着企业加倍努力进行数据工作,超越文本到 SQL(被 Dremio、Snowflake 和许多其他人采用)并使用 AI 代理端到端简化分析管道可能是节省时间和资源的好方法。

然而,由于许多人可能仍然担心 AI 代理的可靠性,Redbird 并没有取消其原始的拖放界面,以自动化商业智能工作流程。相反,该公司已将无代码作为用户的第二选择。代理将编排任务,同时创建工作流程的无代码版本,允许用户在需要时详细审核和检查所有内容。

“到目前为止,现有的 AI 解决方案主要解决了极小一部分 BI 和分析工作(SQL 查询)的自动化问题。虽然 Redbird 重视并解决了该用例(文本到 SQL),但它也在应用其 AI 代理的强大功能来自动化企业 BI 工作流中其他更困难、更庞大的部分......我们解决这一挑战的方法使我们能够在过去几个月内吸引财富 50 强品牌中的 30 个和 <> 多个大中型企业客户,“Tavgac 补充道。这包括像亿滋国际、今日美国、山猫公司和强生这样的品牌。

他说,目前,该公司正在以 SaaS 模式提供其技术,收取基于使用量的许可费,并产生七位数的收入。然而,他没有分享确切的细节。

下一步,Redbird 将继续其 AI 代理驱动的工作,并将其新的 Chat 平台推广到更多企业。它还计划在分析价值链中添加更多高级代理,以便为非技术用户提供更深入的 AI 驱动的商业智能覆盖。

“我们还致力于将主要关注点扩展到分析/BI 用例之外,采用更深入的'大型行动模型'方法,该方法利用 AI 代理,根据分析结果采取更细致的行动(即购买用品、发送发票)。


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