描述性数据模型
将数据仓库表和字段关联到模型，并添加描述、数据类型以及主键和外键，为代理提供明确的结构化上下文。
Upsolve Data Models
Upsolve Data Models 是 AI 分析代理的上下文和治理层。它将数据仓库表和字段与描述、数据类型、主键和外键、规范的指标定义、分析方法及输出格式关联起来，使代理拥有一套统一维护的业务数据定义。
模型和系统提示词像代码一样进行版本管理，并支持草稿和回滚，以便处理上下文变更。可选列值会预先缓存，默认每晚刷新，也可以按照指定时间表刷新，帮助代理在生成答案时使用当前的业务类别和状态。
该功能面向希望从现有数据仓库表开始、而不是先采用 dbt 或其他语义层的团队。它是 Upsolve 更广泛平台中的一层，该平台还包括数据连接、分析代理、可观测性和评估功能；根据所提供的资料，模型注册之外的具体运营工作流尚未得到完整说明。
核心能力
业务词汇和定义
在与数据模型配套的版本化系统提示词中存储规范的指标定义、分析方法和输出格式。
版本化上下文
为系统提示词和模型创建草稿及版本，从而可以修改上下文并在不立即替换当前定义的情况下回滚。
最新可选值
将列标记为可选值列，使 Upsolve 能够预缓存其值；默认每晚刷新，也可以按照用户选择的时间表刷新。
以数据仓库为先的设置
直接基于数据仓库表构建模型，无需 dbt 或现有语义层，然后在发现缺口时添加定义。
实际使用场景
统一 KPI 答案
将 ARR、收入或其他 KPI 的定义与计算所需的表和键放在一起记录，减少代理回答常见业务问题时的歧义。
保持业务词汇一致
将合同状态、付款条款和其他分类业务词汇编码为可选值，使生成的分析使用组织内部的术语。
逐步完善现有数据仓库
从数据仓库当前的架构开始，仅在代理遇到缺口时添加描述或定义，而不是围绕新的语义层重新设计技术栈。
安全管理上下文变更
使用草稿和版本测试提示词或模型上下文的变更，并在需要修改定义时回滚。
Pros and Cons
Pros
- 在一个统一维护的模型中定义供代理使用的表、键、指标和业务词汇。
- 支持草稿、版本和回滚，让上下文变更更加安全。
- 可直接使用现有数据仓库表，无需 dbt 或单独的语义层。
- 默认每晚刷新可选列值，也可以按照用户定义的时间表刷新。
Cons
- 所提供的文档重点介绍模型注册和上下文管理；对于文档工作流之外的引导步骤、输出和日常管理，具体信息有限。
- Data Models 页面未详细说明具体连接器和连接类型的可用性，但 Upsolve 表示其平台支持 50+ 个数据连接。
FAQ
我需要 dbt 或现有语义层吗？
不需要。您可以直接在 Upsolve 中基于现有数据仓库表构建数据模型，并随着时间推移添加定义；不要求使用 dbt 或其他语义层。
这与一段很长的系统提示词有何不同？
系统提示词用于存储业务实践和指令，而数据模型用于存储底层数据上下文：表、键、描述、规范定义和实时列值。Upsolve 会同时使用两者。
缓存的列值多久刷新一次？
默认情况下，值会每晚刷新一次，也可以按照用户选择的频率刷新，从而让代理获取的可选列值保持最新。
Upsolve Data Models 可以与哪些内容搭配使用？
Data Models 可与 Upsolve 更广泛的分析代理平台搭配使用。定价页面列出了各套餐支持 50+ 个数据连接，但具体连接可用性和工作流详情可能因配置而异。
Quick Facts
- 类别
- AI 分析代理上下文管理
- 主要用户
- 构建和维护 AI 分析代理的数据团队
- 设置方式
- 关联数据仓库表和字段，然后添加定义和词汇
- 语义层要求
- 无需 dbt 或现有语义层
- 值刷新
- 默认每晚刷新，或按照用户定义的频率刷新
- 平台
- Upsolve 云分析平台
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