Genie कैसे काम करता है

Databricks Genie परिचय

Gang Wang

Senior Data Scientist

Genie एक compound AI सिस्टम के रूप में

nanobanana: half: तीन टीम मेंबर मिलकर काम करते हुए - LLM का प्रतिनिधित्व करता Brain कैरेक्टर, Unity Catalog का Map कैरेक्टर, और SQL Warehouse का Muscle कैरेक्टर - एक संयुक्त सिस्टम के रूप में

एक टीम, साथ काम करते हुए:

Brain (LLM) - आपकी भाषा समझता है
Map (Unity Catalog) - डेटा कहाँ है, जानता है
Muscle (SQL Warehouse) - भारी काम करता है

Unity Catalog इंटीग्रेशन

hierarchy: Unity Catalog, Schema, Tables, Columns

आपकी डेटा टीम क्या प्रोवाइड करती है:

Table descriptions - कौन-सा डेटा स्टोर है
Column comments - हर फ़ील्ड का मतलब
Relationships - टेबल्स कैसे जुड़ते हैं

Genie आपका प्रश्न कैसे प्रोसेस करता है

Pipeline step 1: Analyze

चरण 1: Analyze आपकी नैचुरल लैंग्वेज को, ताकि इरादा समझा जा सके — सिर्फ़ कीवर्ड नहीं, बल्कि आप असल में क्या जानना चाहते हैं।

Genie आपका प्रश्न कैसे प्रोसेस करता है

Pipeline step 2: Analyze and Lookup

चरण 2: Look up Unity Catalog से प्रासंगिक टेबल्स और कॉलम्स, ताकि आपके प्रश्न का जवाब देने वाले डेटा सोर्स मिलें।

Genie आपका प्रश्न कैसे प्रोसेस करता है

Pipeline step 3: Analyze, Lookup, and Generate

चरण 3: Generate सही joins, filters, और aggregations के साथ SQL।

Genie आपका प्रश्न कैसे प्रोसेस करता है

Pipeline step 4: Full pipeline

चरण 4: Execute वह SQL आपके डेटा वेयरहाउस पर, और नतीजों को टेबल्स व विज़ुअलाइज़ेशन्स में फ़ॉर्मैट करें।

Question → ~2 सेकंड में Answer

जब Genie स्पष्टीकरण माँगता है

nanobanana: full: एक conversational इंटरफ़ेस, जिसमें यूज़र एक अस्पष्ट प्रश्न पूछता है और AI असिस्टेंट स्पष्टीकरण देते हुए बहु-विकल्प व्याख्याएँ चुनने को कहता है

Genie "assertive" से ज़्यादा "accurate" है

यह तब पूछता है जब business choice हो, न कि grammar फ़िक्स
उदाहरण: आप "Sales" माँगते हैं और Genie को Gross_Sales व Net_Sales दोनों दिखते हैं — यह अनुमान नहीं लगाएगा

यह एक फीचर है, सीमा नहीं!

Demo: Genie clarification prompt in Bakehouse

अभ्यास करते हैं!

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