Hoe Genie werkt

Introductie tot Databricks Genie

Gang Wang

Senior Data Scientist

Genie als samengesteld AI-systeem

nanobanana: half: Drie teamleden die samenwerken - een Brein-personage dat de LLM voorstelt, een Kaart-personage voor Unity Catalog, en een Spier-personage voor de SQL Warehouse - die samenwerken als één systeem

Een team dat samenwerkt:

Het brein (LLM) - Begrijpt je taal
De kaart (Unity Catalog) - Weet waar de data staat
De spier (SQL Warehouse) - Doet het zware werk

Unity Catalog-integratie

hiërarchie: Unity Catalog, Schema, Tabellen, Kolommen

Wat je datateam aanlevert:

Tabelbeschrijvingen - Welke data is opgeslagen
Kolomopmerkingen - Wat elk veld betekent
Relaties - Hoe tabellen koppelen

Hoe Genie je vraag verwerkt

Pijplijn stap 1: Analyseren

Stap 1: Analyseer je natuurlijke taal om je intentie te begrijpen — niet alleen trefwoorden, maar wat je echt wilt weten.

Hoe Genie je vraag verwerkt

Pijplijn stap 2: Analyseren en Opzoeken

Stap 2: Zoek op welke tabellen en kolommen in Unity Catalog relevant zijn, en vind de gegevensbronnen die je vraag kunnen beantwoorden.

Hoe Genie je vraag verwerkt

Pijplijn stap 3: Analyseren, Opzoeken en Genereren

Stap 3: Genereer SQL met de juiste joins, filters en aggregaties.

Hoe Genie je vraag verwerkt

Pijplijn stap 4: Volledige pijplijn

Stap 4: Voer uit die SQL op je datawarehouse en formatteer de resultaten als tabellen en visualisaties.

Vraag → Antwoord in ~2 seconden

Wanneer Genie om verduidelijking vraagt

nanobanana: full: Een gespreksinterface waarin een gebruiker een dubbelzinnige vraag stelt en de AI-assistent reageert met een verduidelijkingsprompt met meerdere interpretatieopties om uit te kiezen

Genie is "nauwkeurig boven assertief"

Het vraagt door bij een businesskeuze, niet bij een taalfout
Voorbeeld: je vraagt om "Sales" en Genie ziet zowel Gross_Sales als Net_Sales — het gokt niet

Dit is een feature, geen beperking!

Demo: Genie-verduidelijkingsprompt in Bakehouse

Laten we oefenen!

Introductie tot Databricks Genie