Agent SQL

Et si n'importe qui dans votre entreprise pouvait interroger une base de données aussi facilement qu'en posant une question ?

C'est exactement ce que fait cet agent SQL, entièrement conçu à l'aide de l' AgentCreator de SnapLogic.

Au lieu de s'appuyer sur des allers-retours entre les analystes commerciaux et les équipes chargées des données, cet agent transforme un message en langage naturel en un processus automatisé complet - planification, génération de requêtes, exécution et affinage - alimenté par une architecture d'IA à deux niveaux. architecture d'IA à deux niveaux conçue pour interpréter, itérer et fournir des résultats précis.

Voir un agent SQL AI en action

Regardez la vidéo ci-dessous pour découvrir le fonctionnement de cet agent de requête SQL, de la requête initiale au résultat final, en passant par la logique en coulisses et la coordination multi-agents.

Comment cela fonctionne-t-il ?

L'agent présenté ici est construit à l'aide de SnapLogic's AgentCreator, notre plateforme low-code pour la construction d'agents intelligents et modulaires. Sous le capot, cet agent SQL utilise une conception multi-agents avec une structure LLM à deux niveaux pour affiner les requêtes à la volée, éliminer les essais et les erreurs et réduire le besoin d'expertise SQL.

Voici ce qui se passe en coulisses :

• Agent de planification - Le "chef cuisinier" de l'opération. Il reçoit la demande de l'utilisateur, évalue les réponses et coordonne les sous-agents dans une boucle jusqu'à ce qu'il parvienne à une réponse sûre.

• Query Agent - Convertit le langage naturel en requêtes SQL. Si le premier résultat ne correspond pas, il génère automatiquement des variantes (par exemple, des recherches de caractères génériques ou des mots-clés ajustés).
• Agent d'exécution - Exécute les requêtes générées dans votre base de données et renvoie les résultats à l'agent de planification pour une évaluation plus approfondie.
• Agent de réponse - Prend les résultats finaux et les présente sous forme de réponses claires et lisibles par l'homme.
• Pipe Loop Snap - Permet une interrogation itérative, permettant à l'agent de réessayer, d'ajuster et d'affiner les requêtes en fonction des besoins, sans intervention de l'utilisateur.

Pourquoi c'est important

Cette conception intelligente et stratifiée signifie :

• Pas de règles logiques rigides.
• Aucune connaissance approfondie en SQL n'est requise.
• Plus besoin d'attendre les équipes chargées des données pour chaque rapport.

Grâce à ce type d'automatisation, les utilisateurs professionnels obtiennent plus rapidement des informations et les équipes techniques peuvent se concentrer sur des tâches à fort impact, et non sur des recherches SQL de type service d'assistance.

Construire son propre projet

Ce que vous voyez ici n'est qu'un début. Avec l'aide de AgentCreatorvous pouvez créer et personnaliser vos propres agents d'intelligence artificielle, de la recherche de base de données à la synthèse de documents en passant par l'assistance informatique. Configurez les workflows, connectez-vous à vos systèmes et déployez-les en quelques minutes.

Les données de votre entreprise viennent d'être dotées d'une nouvelle interface : le langage naturel.