Model Studio · Bauen
Zuerst zeichnen Sie die Karte, damit die Agenten navigieren können.
In Model Studio wird das Business Overlay gebaut: die fachliche Schicht, die jeder Agent von AgenticObjects liest, über dem Modell oder der Datenbank, die Sie bereits haben. Es hält fest, welche Kennzahlen es gibt und wie sie berechnet werden, mit welchen Aufschlüsselungen, Perioden und Begriffen sie kommen. Agenten gehen nie von sich aus in die Datenbank; sie finden ihren Weg über diese Karte. Eine KI darf vorschlagen. Ein Mensch gibt jeden Vorschlag frei, und jede Bereitstellung ist eine Version.
Im Einsatz sehen
Die drei Bildschirme, in denen das Modell entsteht
Aufgezeichnet auf einer laufenden Installation, an einem Umsatz-Cube eines Krankenhauses. Die Namen des Unternehmens, seiner Mitarbeitenden und seiner Modelle sind durch Beispielnamen ersetzt, etwa XXX Healthcare; alles andere ist das Produkt, wie es läuft.
Was die Aufnahme zeigt
Die Live-Version eines Krankenhaus-Umsatzmodells in der Design-Ansicht. Der Zeiger fährt über die vier Tabellen des Diagramms (Datum, Transaktionen, Leistungen und Patienten, die letzte als Tabelle mit personenbezogenen Daten markiert), öffnet die Karte der Transaktionstabelle mit ihrer Granularität und Beschreibung, dann die Karte der Messgröße für den Umsatz ohne VAT mit Ordner, Tags und der DAX-Formel, die der Cube auswertet. Die Version ist live, daher ist jedes Feld nur lesend.
Was die Aufnahme zeigt
Ein frischer Entwurf desselben Cube-Modells im KI-Bereich. Oben stehen die fünf Schritte: Beschreibungen, Synonyme, Synonymprüfung, Kategorien und KPI-Kandidaten. In Schritt 1 warten 141 Beschreibungsvorschläge. Die Liste öffnet sich beim Vorschlag für die Messgröße des Umsatzes mit Patienten der Sozialversicherung, mit Text, Formel, günstiger Richtung und dem Grund des Vorschlags. “Freigeben und weiter” entscheidet über ihn, die Zahl der beschriebenen Objekte steigt von 0 auf 1, und die Befunde, die die Bereitstellung blockieren, gehen um einen zurück.
Was die Aufnahme zeigt
Das ganze Modell in die Ansicht eingepasst: vier Tabellen und ihre Joins, der Objektbaum mit 31 Dimensionen, 60 Messgrößen und 4 Entitäten, und Probleme mit 0 abgelehnt und 0 Warnungen. Der Zeiger öffnet eine Tabelle, wechselt zur Metadatentabelle, die jede Entität mit Beschreibung, Eigentümer und Granularität auflistet, und kehrt zum Diagramm zurück.
Von der Quelle zum Live-Modell
Fünf Schritte, und der Datenschutz kommt vor der KI
- Die Quelle sichten Den Katalog lesen, die Tabellen wählen, sie profilieren: Anzahlen und Wertebereiche, nie ein Textwert. SQL Server, MariaDB / MySQL und SQL Server Analysis Services (Tabular) über nur lesende Gateways.
- Zuerst den Datenschutz klären Spalten mit personenbezogenen Daten werden einzeln markiert. Bis die Prüfung abgeschlossen ist, wird kein Spaltenwert gelesen, und die modellbauende KI startet nicht. Eine Seite zeigt für jede gewählte Tabelle genau, was die KI erhalten würde, ohne eine Zeile zu lesen.
- Von Hand bauen oder einen ersten Entwurf anfordern Aus den gewählten Tabellen oder einer leeren Fläche bauen, ohne dass etwas an eine KI geht, oder den modellbauenden Agenten Entitäten, Granularität, Beziehungen und Messgrößen vorschlagen lassen. Was das Unternehmen verlässt und was es kosten kann, steht da, bevor Sie klicken. Der KI-Weg ist nie Pflicht.
- Eine Entscheidung nach der anderen prüfen „Freigeben und weiter“, „Ablehnen und weiter“, jeder Vorschlag mit seiner Begründung und seinem Nachweis daneben. „Alle freigeben“ listet zuerst jeden wartenden Vorschlag und die unsichersten auf. Nichts wird je automatisch übernommen.
- Prüfen, dann bereitstellen Die verifizierten Fragen einer Version werden ihr gestellt, bevor sie live geht, über denselben Rechenweg, den die Agenten nutzen. Eine abweichende Zahl stoppt die Bereitstellung und zeigt beide Zahlen. Die Bereitstellung gilt ganz oder gar nicht, und jede frühere Version kann als neue Version wieder live geschaltet werden: Die Historie wird nie umgeschrieben.
Die geschäftliche Bedeutung lebt im Modell
Was eine Kennzahl bedeutet, wird hier entschieden, einmal, nicht in jeder Antwort
Ihre Begriffe
Die Wörter, die Menschen für eine Kennzahl oder einen Wert verwenden, je Objekt freigegeben. Ein Wort darf nur eine Sache bedeuten: Ein Wort, das zu zwei Messgrößen führen würde, stoppt die Bereitstellung, bis ein Mensch entscheidet.
Ordner und Subject Areas
Kennzahlen liegen in Ordnern und tragen Tags. Eine Subject Area ist ein benannter Teil des Modells, und ein Agent kann an sie statt an das ganze Modell gebunden werden.
Filter, die zum Modell gehören
Benannte Bedingungen wie „ohne Stornierungen“. Eine verpflichtende Bedingung wendet die Engine auf jede Frage zu ihrer Tabelle an, und die Antwort sagt das.
Zeit, die sich korrekt verhält
Ein Geschäftsjahr, das nicht im Januar beginnt, ein 4-4-5-Einzelhandelskalender, Sonderperioden. Der Lagerbestand wird am Ende der Periode gelesen, nicht aufsummiert.
Werte nachgeschlagen, nicht geraten
Eine Dimension mit Tausenden von Codes kann durchsuchbar sein, sodass der Agent einen Wert nachschlägt, statt seine Schreibweise zu raten. Hierarchien machen „eine Ebene tiefer“ zu einer Frage, die die Engine beantwortet.
Qualitätsentscheidungen, festgehalten
Ein Objekt kann mit Begründung und Nachweis markiert oder geschlossen werden. Nach der Bereitstellung lehnt die Engine eine Frage, die ein geschlossenes Objekt braucht, ab, bevor eine Abfrage geschrieben wird.
Analyse-Cubes
Ein Cube-Modell steht in Minuten
Ein SSAS-Tabular-Cube definiert seine Tabellen, Beziehungen und Datumshierarchien bereits, daher zeigt Model Studio sie so, wie der Cube sie hat. Sie haken die Attribute und Messgrößen an, die hineinkommen. Die KI schreibt eine Beschreibung für jedes Objekt und sagt, ob ein Anstieg eine gute oder eine schlechte Nachricht ist; ein Mensch gibt jede frei. Eine neue DAX-Messgröße kann vor jeder Bereitstellung am Cube erprobt werden, nur lesend.
Kosten und Abbruch
Jeder KI-Auftrag sagt, was hinausgeht und was es kostet
Ein Fortschrittsfeld zeigt, was gerade gelesen wird, die verbrauchten Token und die Kosten gegenüber dem Limit des Auftrags und der monatlichen Obergrenze des Unternehmens. Jeder KI-Auftrag hat seine eigene Modellwahl, einschließlich türkischer Modelldienste. „Stoppen und rückgängig machen“ zieht zurück, was der Auftrag geschrieben hat, und behält, was ein Mensch bereits entschieden hat.
Model Studio wird von Unternehmensadministratoren genutzt. Multidimensionale Cubes (MDX) und Tabellenkalkulationsquellen werden noch nicht unterstützt.
Bringen Sie die Tabellen mit. Wir bauen das Modell mit Ihnen.
In der ersten Woche des Piloten wird in Model Studio mit Ihren Leuten das Business Overlay für einen Geschäftsbereich gebaut, aus den Tabellen, die Sie wählen.