MaxCompute:DataAgent para múltiplas fontes e engines

Criar uma conexão

1. Clique em Data Source Connections na barra de atividades à esquerda.

2. Clique em + na parte superior do painel.

3. Selecione um tipo de fonte de dados e um método de autenticação.

4. configure os parâmetros de conexão e clique em Test Connection.

5. Clique em Save and Connect.

Após o estabelecimento da conexão, visualize o status e os detalhes no painel Data Source Connections, ou conecte, desconecte e exclua a fonte de dados.

Configurar fontes de dados

Executar consultas SQL

1. crie ou abra um arquivo SQL.

2. Selecione uma conexão na parte superior do editor.

3. Insira uma instrução SQL ou gere uma consulta a partir do Catalog.

4. execute o script inteiro, o conteúdo selecionado ou a instrução na posição do cursor.

5. visualize os dados e as informações de diagnóstico na seção de resultados.

Executar recuperação no Milvus

O Retrieval Builder gera scripts de operação json do Milvus a partir de um formulário. Selecione uma coleção em todos os modos. Depois de selecionar uma coleção, ajuste os campos de saída conforme necessário.

1. Selecione uma conexão do Milvus na parte superior do editor.

2. Expanda Retrieval Builder e selecione uma coleção.

3. Selecione um modo de recuperação e configure as entradas necessárias.

4. Selecione os campos de saída para os resultados conforme necessário.

5. Clique em Generate Script para inserir o script json no editor ou clique em Run para execute-o diretamente.

gerencie objetos do OSS

Na página de gerenciamento de buckets do OSS, navegue pelos objetos nas exibições de coluna, lista ou grade; crie pastas; envie, baixe, renomeie ou exclua arquivos; e visualize o progresso da transferência e o conteúdo de pré-visualização. O AI Query lista buckets e objetos, lê amostras de arquivos e gera SQL de consulta do MaxCompute ou DDL de tabela externa.

Visualizar resultados e visualizações

Depois de executar uma consulta SQL ou recuperação, alterne as visualizações de acordo com o tipo de resultado:

• Table and json: visualize linhas e colunas brutas ou respostas estruturadas.

• Charts: Exiba resultados em gráficos de barras, linhas, áreas, pizza, dispersão, radar, treemaps, funil, diagramas de Sankey, diagramas de relacionamento, gráficos 3D, cartões de métrica e outros tipos de gráficos.

• Pivot and quality analysis: Agregue dimensões e métricas, e visualize valores nulos, distribuições e anomalias.

• Vector analysis: visualize distribuições de distância, vizinhos mais próximos, análise de componentes principais e mapas de calor.

• Execution diagnostics: visualize os logs de execução e o Logview do MaxCompute, ou visualize as informações de monitoramento de jobs do Hologres, StarRocks e Milvus.

Depois de configurar um gráfico, fixe-o em um painel para análises adicionais. Para mais informações, consulte Create dashboards.

Criar um espaço de conhecimento

1. Abra Knowledge and Memory na barra à esquerda.

2. Clique em + e selecione a pasta que contém os materiais.

3. Confirme o nome do espaço, o modelo vetorial, os tipos de arquivo e a opção de sincronização agendada.

4. Clique em Create and Sync.

5. Aguarde até que o status do espaço exiba o número de fontes sincronizadas.

Depois de concluir a sincronização, pesquise os materiais no espaço com linguagem natural, visualize trechos referenciados agrupados por documento, pré-visualize os arquivos originais e sincronize manual ou periodicamente os arquivos alterados.

gerencie My Memories

A IA salve memórias durante as conversas, e você também pode criá-las manualmente no My Memories.

1. Abra Knowledge and Memory > My Memories.

2. Clique em New Memory e configure o assunto, o relacionamento, o conteúdo e as tags.

3. Clique em Save.

A lista de memórias oferece suporte a pesquisas, filtragem por tags, agrupamento por data e fixação. Depois de selecionar uma memória, edite o conteúdo e as tags dela, ou exclua a memória se ela não for mais necessária. Os rótulos de source distinguem o conteúdo adicionado manualmente do conteúdo gerado pela IA.

Cenários

• Análise conjunta de dados de negócios e materiais de políticas: Consulte métricas de data warehouse e recupere definições de métricas e descrições de políticas a partir de documentos de negócios.

• Comparação de dados em tempo real e offline: Compare os resultados offline do MaxCompute com os dados em tempo real do Hologres e StarRocks para identificar diferenças nas definições ou na atualidade dos dados.

• Recuperação semântica e verificação de detalhes: Recupere conteúdo relevante do Milvus ou de um espaço de conhecimento e, em seguida, consulte tabelas de dados para verifique conclusões.

• Análise de arquivos de objeto e dados de data warehouse: Leia amostras de arquivos do OSS e analise em conjunto com dados de tabelas na cloud.

• Reutilização contínua do contexto de negócios: Use definições, preferências e fatos comuns no My Memories para interpretar resultados subsequentes.

Iniciar uma análise multifonte

1. especifique o objetivo da análise e o intervalo de tempo no AI Query.

2. Defina as engines de dados, espaços de conhecimento ou objetos do OSS a serem usados.

3. Revise o cartão de aprovação para operações de gravação, exclusão ou modificação de arquivos.

4. visualize os resultados das consultas, trechos referenciados e visualizações retornados pelo DataAgent.

5. Faça perguntas de acompanhamento sobre definições de métricas, origens de anomalias ou dimensões de detalhamento.

Exemplos de perguntas:

• Explain the change in gross profit this month based on the MaxCompute sales details and the promotion rules in the knowledge space.

• Compare Hologres real-time orders with the MaxCompute daily settlement table and identify the channel with the largest difference.

• First, find similar complaints in Milvus. Then, use StarRocks to calculate the trend over the past 7 days for the corresponding causes.

• Read a sample of the sales file in OSS and aggregate the data based on the regional definitions in My Memories.