Upsolve Data Models

Upsolve Data Modelsは、ウェアハウステーブル、キー、指標定義、ビジネス用語の構造化コンテキストをAI分析エージェントに提供。dbtや既存のセマンティックレイヤーなしで、生成回答を標準化できます。

Upsolve Data Models

Upsolve Data Modelsは、AI分析エージェント向けのコンテキストおよびガバナンスレイヤーです。ウェアハウスのテーブルとフィールドを、説明、データ型、主キーと外部キー、正規の指標定義、分析アプローチ、出力形式と関連付け、エージェントがビジネスデータについて一元管理された定義を利用できるようにします。

モデルとシステムプロンプトはコードと同様にバージョン管理され、コンテキストの変更に対応する下書きとロールバックをサポートします。選択可能なカラム値は事前にキャッシュされ、デフォルトでは毎晩、または指定したスケジュールで更新されるため、回答の生成時にエージェントが最新のビジネスカテゴリやステータスを利用できます。

この機能は、まずdbtや別のセマンティックレイヤーを導入するのではなく、既存のウェアハウステーブルから始めたいチーム向けに設計されています。これはUpsolveのより広範なプラットフォームの一部であり、データ接続、分析エージェント、可観測性、評価機能も含まれます。なお、モデル登録以外の具体的な運用ワークフローについては、提供されたソースでは十分に文書化されていません。

主な機能

説明的なデータモデル

ウェアハウスのテーブルとフィールドを、説明、データ型、主キー、外部キーとともにモデルに関連付け、エージェントに明示的な構造コンテキストを提供します。

ビジネス用語と定義

正規の指標定義、分析アプローチ、出力形式を、データモデルとともにバージョン管理されたシステムプロンプトに保存します。

バージョン管理されたコンテキスト

システムプロンプトとモデルの下書きやバージョンを作成できるため、アクティブな定義をすぐに置き換えることなく、コンテキストを変更してロールバックできます。

ウェアハウスを起点としたセットアップ

dbtや既存のセマンティックレイヤーを必要とせず、ウェアハウステーブル上に直接モデルを構築し、課題が見つかった時点で定義を追加できます。

実用的なユースケース

KPI回答を標準化
ARR、収益、その他のKPIの定義を、算出に必要なテーブルやキーとともに文書化し、エージェントが繰り返し寄せられる業務上の質問に回答する際の曖昧さを減らします。
ビジネス用語の一貫性を維持
契約ステータス、支払条件、その他のカテゴリ型ビジネス用語を選択可能な値として登録し、生成される分析で組織の用語を一貫して使用できるようにします。
既存のウェアハウスを段階的に改善
ウェアハウスの現在のスキーマから始め、エージェントが不足に遭遇した箇所にのみ説明や定義を追加することで、新しいセマンティックレイヤーを中心にスタックを再設計せずに段階的に改善できます。
コンテキストの変更を安全に管理
下書きとバージョンを使ってプロンプトやモデルコンテキストの変更をテストし、定義の修正が必要になった場合はロールバックできます。

Pros and Cons

Pros

エージェントが利用するテーブル、キー、指標、ビジネス用語を、管理された1つのモデルで定義できます。
コンテキストの変更をより安全に行うため、下書き、バージョン、ロールバックをサポートします。
dbtや別個のセマンティックレイヤーを必要とせず、既存のウェアハウステーブルを直接利用できます。
選択可能なカラム値をデフォルトでは毎晩、またはユーザー定義のスケジュールで更新します。

Cons

提供されたドキュメントはモデル登録とコンテキスト管理に重点を置いており、文書化されたワークフロー以外のオンボーディング手順、出力、日常的な管理については詳細が限られています。
Data Modelsページでは、具体的なコネクタや接続タイプの利用可否は詳しく説明されていません。ただし、Upsolveはプラットフォームが50以上のデータ接続をサポートすると説明しています。

FAQ

dbtや既存のセマンティックレイヤーは必要ですか？

いいえ。既存のウェアハウステーブル上に、Upsolveで直接データモデルを構築し、時間をかけて定義を追加できます。dbtやその他のセマンティックレイヤーは必要ありません。

長いシステムプロンプトとはどう違いますか？

システムプロンプトには業務上の実践や指示を保存し、データモデルには基盤となるデータコンテキスト、つまりテーブル、キー、説明、正規の定義、最新のカラム値を保存します。Upsolveはこの両方を使用します。

キャッシュされたカラム値はどのくらいの頻度で更新されますか？

値はデフォルトで毎晩更新されます。ユーザーが選択した頻度で更新することもできるため、エージェントが参照する選択可能なカラム値を最新に保てます。

Upsolve Data Modelsは何と連携できますか？

Data Modelsは、Upsolveのより広範な分析エージェントプラットフォームで使用できます。料金ページでは、プラン全体で50以上のデータ接続が掲載されていますが、利用可能な具体的な接続やワークフローの詳細は構成によって異なる場合があります。

Quick Facts

カテゴリ: AI分析エージェントのコンテキスト管理
主なユーザー: AI分析エージェントを構築・管理するデータチーム
セットアップ方式: ウェアハウスのテーブルとフィールドを関連付け、定義と用語を追加
セマンティックレイヤーの要件: dbtや既存のセマンティックレイヤーは不要
値の更新: デフォルトでは毎晩、またはユーザー定義の頻度で更新
プラットフォーム: Upsolveクラウド分析プラットフォーム