Ágens-alapú chatbot architektúra valós idejű vezetői Big Data lekérdezésekhez

Abstract

A vállalatok, szervezetek működése során a különböző területek – értékesítés, marketing, ügyfélszolgálat, ellátási láncok, IoT-eszközök, felhasználói interakciók – hatalmas mennyiségű adatot generálnak folyamatosan. Az ennek eredményeként létrejövő, sokszor több milliárd rekordot tartalmazó Big Data adattárházak, OLAP kockák, dashboardok, elemzések nehezen áttekinthető és sokszor csak bonyolultan lekérdezhető környezetet teremtenek a vezetők számára, akiknek kulcsfontosságú az azonnali, pontos, valós idejű információ a stratégiai döntések meghozatalához. A nagy nyelvi modellek (LLM) megjelenésével lehetővé vált a természetes nyelvi lekérdezés, de a pontos adatok szolgáltatása és a hallucinációk kiküszöbölése továbbra is kihívást jelent. Erre nyújt megoldást az intelligens ágensre épülő, folyamat-vezérelt chatbot fejlesztés, melynek célja, hogy a vezetők természetes nyelven, technikai nehézségektől mentesen kérdezhessenek és megbízható információkat kapjanak. A bot saját MCP (Model Context Protocol) eszközök biztosításával és széleskörű paraméterezésével lehetővé teszi a valós idejű, részletes adat lekérdezést, grafikon rajzolást és adatelemzést. A komplex lekérdezés-paraméterezés egy kontrollált háttérfolyamat részeként valósul meg. E folyamat a végén egy könnyen értelmezhető, mondatokba foglalt válasszal szolgál. Az információszerzés során az ágens önállóan paraméterezi az adattárház lekérdezéseket, szükség esetén visszakérdez vagy több lekérdezést is futtat. Ez a módszer jelentősen csökkenti az adat lekérdezéshez és értelmezéshez szükséges speciális szakértelmet és elősegíti az adat-vezérelt működést.