Data Agent ayar merkezi, akıllı asistanı yapılandırmak ve optimize etmek için kullanılan temel modüldür. Şu anda MCP Sunucuları, Kurallar, Genel ve Kullanım gibi temel işlevleri bünyesinde barındırır. Harici araç hizmetlerine bağlanarak esnek Kural özelleştirmelerine olanak tanıyan Data Agent; geliştirme verimliliğini artırır, kod kalitesini güvence altına alır ve son derece kişiselleştirilmiş, akıllı bir geliştirme deneyimi sunar.
Ayar merkezine erişim
Data Agent ayar merkezi; Kurallar, MCP Sunucuları, Kullanım ve Genel ayarlarını yapılandırmanıza olanak tanır. Ayar merkezine erişmek için aşağıdaki adımları uygulayın:
DataWorks kullanıcı arayüzünün sağ üst köşesindeki Data Agent simgesini tıklayarak Data Agent panelini açın.
Data Agent panelinde, ayar merkezine gitmek için
Ayarlar simgesini tıklayın.
Genel
Data Agent ayar merkezinde Settings seçeneğine tıklayarak Settings sekmesini açın. Bu sayfada aşağıdaki kişisel ayarı yapılandırabilirsiniz:
The default storage path for generating code files: Agent tarafından oluşturulan kodların depolandığı yolu belirtir. Varsayılan seçenek Project Directory değeridir. İhtiyaca göre Personal Directory olarak değiştirebilirsiniz.
Koltuk yönetimi
Bu özellik yalnızca Data Agent Team Edition'da kullanılabilir. Data Agent sürümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Data Agent faturalandırması.
Koltuklara genel bakış
Data Agent ayar merkezinde Seat Management seçeneğine tıklayın.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Koltuk tahsisi
Kalan tahsis edilebilir koltuk varsa, bir kiracı yöneticisi bu koltukları belirli Alibaba Cloud hesaplarına tahsis edebilir. Bunun için aşağıdaki adımları uygulayın:
Koltuk yönetimi sekmesindeki koltuk listesi alanında Allocate Seat seçeneğine tıklayın.
Açılan iletişim kutusunda, koltuk tahsis etmek istediğiniz Alibaba Cloud hesabını seçin.
Tahsisi tamamlamak için Onayla'yı tıklayın. Kullanıcı artık koltuk listesinde görünür ve Data Agent özelliklerini kullanmaya başlayabilir.
Koltuk tahsisini iptal etme
Bir kiracı yöneticisi, koltukları geri almak üzere tahsislerini iptal edebilir. Bir koltuğun tahsisi iptal edildiğinde ilgili kullanıcı Data Agent erişimini kaybeder ve geri alınan koltuk başka bir kullanıcıya yeniden tahsis edilebilir.
Tek bir koltuğun tahsisini iptal etmek için: Koltuk listesinde hedef koltuğu bulun ve İşlemler sütunundaki Deallocate seçeneğine tıklayın.
Birden çok koltuğun tahsisini toplu olarak iptal etmek için: Koltuk listesinde tahsisini iptal etmek istediğiniz koltukların onay kutularını işaretleyin ve ardından listenin altındaki Batch Deallocate düğmesine tıklayın.
Koltuk listesi
Koltuk listesi, tahsis edilen her bir koltuk için aşağıdaki ayrıntıları sağlar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Kullanım
Kullanım özelliği, yöneticiler ve geliştiriciler için bir veri içgörü aracıdır. AI özelliği kullanımını nicel olarak değerlendirmenize, eğilimleri takip etmenize ve token tüketimini yönetmenize yardımcı olur. Data Agent ayar merkezinde Usage seçeneğine tıklayarak Usage sekmesini açın.
Usage özelliği şu anda Çin (Chengdu), Çin (Shenzhen), Çin (Pekin), Çin (Şanghay) ve Çin (Hangzhou) bölgelerini destekler. Diğer bölgeler için destek yakında sunulacaktır.
Temel metrikler
Kullanım raporu, farklı bakış açılarından temel Data Agent kullanım verilerini görüntülemenize olanak tanır. Sayfanın üst kısmındaki filtreleri kullanarak analiz kapsamını özelleştirebilirsiniz:
-
İstatistiksel kapsam: Kullanım verilerini görüntülemek için farklı bakış açıları arasında geçiş yapın.
Bakış Açısı
Açıklama
Kiracı bakış açısı
Mevcut kiracı altındaki tüm çalışma alanlarının toplu verilerini görüntüleyin.
Çalışma alanı bakış açısı
Erişim izniniz olan çalışma alanlarının kullanım verilerini görüntüleyin.
Kişisel bakış açısı
Kendi kişisel kullanım verilerinizi görüntüleyin. Kiracı yöneticisiyseniz kiracıdaki diğer üyelerin kullanımını da görüntüleyebilirsiniz. Yönetici olmayan kullanıcılar yalnızca kendi kullanım verilerini görebilir. İstatistiksel dönem: Belirli bir zaman dilimindeki kullanım verilerini görüntülemek için başlangıç ve bitiş tarihlerini özelleştirin.
Özellik noktası: Agent, kod programlama asistanı, hızlı AI eylemleri ve ChatBI akıllı analizi gibi özelliklerin kullanımını görüntülemek için verilere özellik modülüne göre filtre uygulayın (birden çok seçim desteklenir).
İstatistiksel kapsamı, istatistiksel dönemi ve özellik noktalarını seçtikten sonra sayfa aşağıdaki üç temel metriği gösterir. Her bir metrik, haftalık değişim eğilimini de içerir.
İstek sayısı: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan toplam Data Agent isteği sayısı.
Kullanıcı sayısı: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan ve Data Agent'ı kullanan benzersiz kullanıcı sayısı.
Tüketilen tokenlar: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan Data Agent istekleri tarafından tüketilen, hem giriş hem de çıkış dahil toplam token sayısı.
Temel metriklerin altında yer alan Metric Details bölümü, seçilen dönemdeki temel metriklerin eğilimini gösteren bir çizgi grafik sunar. Farklı özellik modüllerinin kullanım oranlarını karşılaştırmak için Group by feature point seçeneğini etkinleştirebilirsiniz. Activity Index bölümü, yıl boyunca kullanım etkinliğini takvim ısı haritası ile gösterir. Daha koyu renkler, ilgili günde daha yüksek kullanımı ifade eder. Bu sayede yoğun ve sakin dönemleri kolayca belirleyebilirsiniz.
Token tüketimi ayrıntıları
Token tüketimi ayrıntıları tablosu, her bir AI çağrısı için kaynak tüketimini kaydeder. Bu sayede maliyet analizi yapabilir, anormallikleri giderip kullanımı denetleyebilirsiniz. Tablo aşağıdaki alanları içerir:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Beceriler
Beceri, Data Agent'ın AI yeteneklerini genişleten özel bir talimat modülüdür. Bir Beceri oluşturarak belirli iş süreçlerini, veri işleme mantığını veya analiz yöntemlerini yeniden kullanılabilir bir bileşen haline getirebilirsiniz. Bu sayede Data Agent, Excel pivot tablo analizi veya SQL kalite incelemeleri gibi önceden tanımlanmış bir iş akışını takip ederek özel görevleri yerine getirebilir.
Beceri oluşturma
Data Agent ayar merkezinde Skill sekmesine tıklayın. Create Skill seçeneğine tıklayın ve aşağıdaki parametreleri yapılandırın:
Parametre | Açıklama |
Name | Beceri için benzersiz ad. Konuşmalarda kolay referans vermek amacıyla İngilizce karakterler ve tire kullanmanız önerilir; örneğin |
Description | Becerinin işlevine ilişkin açıklama. Bu açıklama, kullanıcıların becerinin amacını ve uygulanabilir senaryolarını hızlıca anlamasına yardımcı olur. |
Skill body | Markdown formatında yazılan Becerin çekirdek içeriği. Uygulanabilir senaryoları, iş akışı adımlarını ve çıktı formatlarını tanımlayabilirsiniz. Data Agent, gövdedeki talimatlara göre görevleri yürütür. |
Upload file |
|
Scope | Beceri için görünürlük kapsamını seçin:
|
Konuşmada beceri kullanma
Bir Beceri oluşturulduktan sonra Data Agent ile olan konuşmalarınızda kullanabilirsiniz. Konuşma giriş kutusunun altında bulunan
simgesine tıklayın. Açılan bağlam menüsünde Skill seçeneğini belirleyin ve ardından mevcut konuşmaya uygulamak istediğiniz belirli Beceriyi seçin. Data Agent daha sonra o Beceride tanımlanan iş akışı ve talimatlara göre görevi yürütür.
MCP Sunucuları
MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Data Agent'ın görevleri gerçekleştirmek için dayandığı arka uç araç hizmetleri koleksiyonudur. Sorgulama, analiz ve kod oluşturma gibi işlemler için araçlar ve meta veri erişim arayüzleri sağlar. MCP Sunucuları, temel veri kaynaklarına doğrudan erişerek veri okuma veya yazma işlemlerini desteklemez. MCP, Agent'a alan adı kuralları, iş terimleri ve tablo şema meta verileri gibi bağlam bilgileri sağlayarak LLM halüsinasyonlarından kaynaklanan veri güvenliği risklerini önler. Ayar merkezinde resmi olarak yerleşik Alibaba Cloud-DataWorks-MCP-Server'ı ve ilgili araçlarını görüntüleyebilirsiniz.
MCP Sunucularına erişim
Data Agent ayar merkezinde MCP Servers seçeneğine tıklayarak MCP Servers sekmesine gidin.
MCP sunucusu kullanma
MCP Sunucusuyla ilgili araçlar Agent'ta kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Agent modu.
Kurallar
Kural, DataWorks Data Agent'a kalıcı bağlam, standartlar ve tercihler sağlamak için kullanılan temel mekanizmadır. Bu sayede oluşturulan kodların ve yanıtların belirli gereksinimlerinizi tam olarak karşılaması garanti edilir.
Kural türleri ve izinler
DataWorks iki tür Kural sunar: Kişisel ve Kurumsal.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Enterprise-class Rules özelliği yalnızca Data Agent Team Edition'da kullanılabilir. Data Agent sürümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Data Agent faturalandırması.
Kural oluşturma ve yönetme
Data Agent ayar merkezinde Rules sekmesine geçin. Kural yönetimi sayfasında aşağıdaki işlemleri yapabilirsiniz:
Her bir Kural türünü ayrı ayrı yönetmek için Personal Rules ve Enterprise-class Rules sekmeleri arasında geçiş yapın.
Adı, etkinleştirme mekanizması ve kapsamı gibi mevcut Kurallar hakkındaki bilgileri görüntüleyin.
Mevcut Kuralları görüntüleyin, düzenleyin veya silin.
Yeni bir Kural oluşturmak için New Rule seçeneğine tıklayın.
Kurallar otomatik olarak güncellenmez. Agent'ın bir konuşma sırasında oluşturduğu adlar Rule listesine eklenmez. New Rule seçeneğine tıklayarak bunları manuel olarak oluşturmanız ve sürdürmeniz gerekir.
Dinamik bir sözlüğe ihtiyacınız varsa Kurallar ile bir MCP Sunucusunu birleştirin: Sözlüğü veritabanı veya Excel dosyası gibi harici bir veri kaynağında tutun ve Agent'ın en güncel adlandırma standartlarını MCP üzerinden gerçek zamanlı olarak sorgulamasını sağlayın. Bu şekilde Kuralları manuel olarak güncellemeniz gerekmez. Daha fazla bilgi için bu konudaki MCP Servers bölümüne bakın.
Bir Kural oluştururken veya düzenlerken aşağıdaki temel nitelikleri yapılandırın:
Nitelik | Açıklama |
Rule Name | Kural için kolayca tanınabilir bir ad ve ayrıntılı bir açıklama ayarlayın. |
Rule Content | AI'ya sağlamak istediğiniz belirli bağlam istemi bilgilerinden oluşan Kuralın çekirdeği. Data Agent'ın kod oluştururken uyması gereken standartları ve kuralları belirtebilirsiniz. Hem manuel giriş hem de belge yükleme desteklenir.
|
Entry into force mechanism | Kuralın bir konuşmaya otomatik olarak nasıl dahil edileceğine ilişkin ilkeyi tanımlar. Cursor'un tasarım felsefesiyle uyumludur.
|
Scope of entry into force | Bir Kurumsal Kural için, Kuralın nerede görünür ve kullanılabilir olacağını kontrol etmek üzere bir kapsam ayarlayabilirsiniz.
|
Aşağıdaki içerik bir Kural örneğidir:
Kural adı: Tablo ve düğüm adlandırma kuralları
-
Kural içeriği:
# DataWorks data warehouse (ODS/DWD/DWS/ADS) table and node naming conventions As a senior data warehouse architect, you must strictly follow these naming conventions when you create any table or node in DataWorks. These conventions are essential for ensuring that your data assets are clear, maintainable, and consistent. ### 1. Table Naming Convention All table names must follow a unified, structured paradigm. #### 1.1 Core naming formula LayerPrefix_[CustomDescription]_[UpdateStrategySuffix] #### 1.2 Layer Prefix - [Mandatory] - DIM (Dimension layer): Must start with dim_. - DWD (Detail layer): Must start with dwd_. - DWS (Summary layer): Must start with dws_. - ADS (Application layer): Must start with ads_. #### 1.3 Update Strategy Suffix - [Mandatory] - DIM (Dimension layer): Use the _df suffix, which represents a Daily Full Snapshot. - DWD (Detail layer): Use the _di suffix, which represents Daily Incremental data. Use the _df suffix, which represents a Daily Full Snapshot. - DWS / ADS (Summary/Application layer): Use suffixes such as _1d, _7d, and _nd to represent the data aggregation period (for example, last 1 day, last 7 days, or last N days). #### 1.4 Delimiter All words in a table name must be in lowercase and separated by a single underscore (_). #### 1.5 Naming examples - DIM table example: dim_user_info_df (User information dimension table, daily full) - DWD table example (incremental): dwd_trade_order_detail_di (Trade order details, daily incremental) - DWD table example (full): dwd_product_base_info_df (Product basic information, daily full) - DWS table example: dws_user_active_uv_7d (User active UV summary for the last 7 days) - ADS table example: ads_screen_kpi_overview_1d (Dashboard core KPI overview, daily) ### 2. Node Naming Convention The node name should clearly reflect the core table it produces and its processing logic. - Naming principle: The node name should be highly consistent with the name of the main table it produces, in the format [Layer]_[BusinessLogic]. - Example: - An ODPS SQL node that produces the dwd_trade_order_detail_di table should be named dwd_trade_order_detail_di. - If a node handles complex logic, it can be named dws_build_user_active_uv_7d. Kural adı: Alan adı tutarlılığı kuralları
-
Kural içeriği:
# Field naming consistency conventions You are a senior data developer. When you generate any SQL or data model code, you must strictly follow these field naming conventions to ensure naming consistency. 1. Use snake_case for all fields, such as user_id and order_date. 2. Use a single unified English name for the same concept. Do not mix different names. 3. Suffix time fields with _date or _time, such as create_date. 4. Prefix Boolean fields with is_, such as is_active. 5. Suffix foreign key fields with _id, such as product_id.
Kurallar özelliğini kullanarak alan adı tutarlılığını sağlamak için aşağıdaki adımları uygulayın:
Data Agent oturum sayfasında Settings > Rules seçeneğine tıklayın.
-
New Rule seçeneğine tıklayın ve kural adı ile adlandırma kurallarını girin. Örneğin:
Tüm alanlar için
snake_casekullanın; örneğinuser_idveorder_date.Aynı kavram için tek bir birleşik İngilizce ad kullanın. Farklı adları karıştırmayın.
Zaman alanlarının sonuna _date veya _time ekini getirin; örneğin
create_date.Boolean alanlarının başına is_ önekini getirin; örneğin
is_active.Yabancı anahtar alanlarının sonuna _id ekini getirin; örneğin
product_id.
Kuralın etkinleştirme mekanizmasını Always applied. olarak ayarlayın. Data Agent, kod oluştururken bu adlandırma kurallarını otomatik olarak takip eder.
Veri Standartları modülünün standart kod özelliğini kullanarak alanları standart kodlarla ilişkilendirebilirsiniz. Bu işlem, adlandırma tutarlılığı kısıtlamalarını daha da güçlendirir.
Konuşmalarda kuralları kullanma
Yapılandırılan Kurallar, Data Agent ile günlük etkileşimleriniz sırasında etkili olur.
Always applied. olarak ayarlanan Kurallar için ek bir işlem gerekmez. Data Agent kod veya yanıt oluştururken bu Kuralları varsayılan olarak arka plan bilgisi ve kısıtlamalar olarak kullanır.
-
Manual application olarak ayarlanan Kurallar için, bir konuşma sırasında bunları manuel olarak etkinleştirebilirsiniz:
Giriş kutusunun altındaki
düğmesine tıklayın.Açılan bağlam menüsünde Rule seçeneğini belirleyin ve ardından mevcut konuşmaya uygulamak istediğiniz belirli Kuralı seçin.
SSS
Beceriler ile kurallar arasındaki fark
Hem Beceriler hem de Kurallar, Data Agent'ın yeteneklerini genişletmek için kullanılan mekanizmalardır ancak farklı rollere ve amaçlara sahiptirler:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Öneriler:
Data Agent'ın sabit adımlar kümesiyle belirli bir görevi tamamlaması gerektiğinde (örneğin veri analizi veya rapor oluşturma) bir Beceri kullanın.
Data Agent'ın tüm konuşmalarda adlandırma kuralları veya kod stilleri gibi belirli standartları tutarlı bir şekilde takip etmesi gerektiğinde bir Kural kullanın.
Beceriler ve Kurallar birlikte kullanılabilir. Örneğin, ekibinizin kodlama standartlarını tanımlamak için bir Kural kullanabilir ve ardından belirli bir kod inceleme sürecini kapsüllemek için bir Beceri kullanabilirsiniz. Bu sayede Data Agent, inceleme görevini gerçekleştirirken ekibin standartlarını otomatik olarak takip eder.
Beceriler ile MCP sunucuları arasındaki fark
Hem Beceriler hem de MCP Sunucuları Data Agent'ın yeteneklerini genişletir ancak farklı düzeylerde çalışırlar:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Öneriler:
Belirli bir iş sürecini tamamlamak için mevcut yetenekleri düzenlemeniz gerektiğinde bir Beceri kullanın. Programlama yapmadan hızlıca oluşturabilirsiniz.
Data Agent'ın ilgili araç hizmetleriyle entegre olarak harici sistemlere erişmesini sağlamanız gerektiğinde bir MCP Sunucusu kullanın.
Beceriler ve MCP Sunucuları birlikte çalışabilir. Bir MCP Sunucusu temel araç yeteneklerini sağlarken, bir Beceri bu araçları bir iş akışında düzenler. Örneğin, bir MCP Sunucusu DataWorks meta verilerini sorgulamak için bir araç sağlayabilir ve bir Beceri, eksiksiz bir veri soy analizi sürecini tanımlamak için bu aracı kullanabilir.