Designing a chat with your data agent on Databricks: Architecture and Guardrails

Abbiamo tutti visto demo accattivanti. Ma quando si prova a costruire qualcosa del genere in una vera azienda? Benvenuti nel mondo della proprietà dei dati frammentata, delle convenzioni di denominazione incoerenti e dei controlli di accesso complessi. La maggior parte delle demo ignora questa realtà disordinata. I sistemi in produzione non possono permettersi questo lusso.

Vedremo cosa serve realmente per costruire un agente per i dati su Databricks che funzioni nel rispetto dei vincoli del mondo reale. La governance non è qualcosa che si aggiunge alla fine: deve essere parte integrante dell'architettura fin dal primo giorno. Il controllo degli accessi e l'applicazione delle policy dovrebbero influenzare il modo in cui l'agente pensa e ragiona, non soltanto ciò che viene filtrato a posteriori.

Vedrete l'architettura alla base di un sistema in produzione: come ancorare gli agenti ai metadati, generare SQL, eseguire query nel rispetto delle policy e con consapevolezza delle stesse, e valutare la correttezza e la sicurezza, non soltanto quanto le risposte sembrino convincenti.

Questo intervento vi aiuterà a considerare tutto questo come un vero e proprio sistema di gestione dei dati e a evitare le trappole che trasformano i prototipi in incubi.