Was ist semantische Intelligenz in Nova AI?

Semantic Intelligence ist das automatische Datenbank-Lernsystem von Nova AI. Es durchläuft eine fünfstufige Pipeline, die Ihren Datenbankkatalog liest, Datenwerte profiliert, Beziehungen zwischen Tabellen erkennt, KI-gestützte Beschreibungen für jede Tabelle und Spalte generiert und die Ergebnisse als persistentes Wissen speichert. Dieses vorab erlernte Verständnis ermöglicht es Nova, präzise und validierte SQL-Abfragen für Ihr reales Schema zu generieren.

Funktioniert semantische Intelligenz mit allen Datenbanktypen?

Semantic Intelligence unterstützt neun SQL-Dialekte: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MariaDB, SQLite, Oracle, Snowflake, BigQuery und DuckDB. Es funktioniert außerdem mit API-Konnektoren (Stripe, Shopify, HubSpot, Google Analytics 4, Google Search Console, ShipStation) durch die Analyse der DuckDB-Tabellen, die synchronisierte API-Daten speichern.

Wie lange dauert der Schema-Lernprozess?

Die Erfassung des Schemakatalogs (Phase 1) ist in der Regel in weniger als 3 Sekunden für Datenbanken mit bis zu 200 Tabellen abgeschlossen. Die vollständige 5-Phasen-Pipeline, einschließlich Datenstichprobe und LLM-Anreicherung, dauert je nach Datenbankgröße 1–5 Minuten. Nova verarbeitet bis zu 10 Tabellen gleichzeitig, um die Geschwindigkeit zu maximieren.

Sind meine Daten während der Schemaanalyse sicher?

Ja. Der Query Streams Agent läuft in Ihrem eigenen Netzwerk und führt die gesamte Datenabtastung lokal durch. Lediglich aggregierte Schema-Metadaten – Tabellennamen, Spaltentypen, Wertverteilungen und Beziehungszuordnungen – erreichen die KI. Die eigentlichen Datenzeilen verlassen Ihre Infrastruktur niemals. Der Agent verwendet ausschließlich ausgehende, verschlüsselte Verbindungen; es sind keine Änderungen an eingehenden Ports oder der Firewall erforderlich.

Welche Lernmodi bietet Nova an?

Nova bietet vier pro Datenbank konfigurierbare Lernmodi: Auto (führt die gesamte Pipeline automatisch beim Verbindungsaufbau aus), Unterstützt (fragt vor der Analyse nach einer Bestätigung), Manuell (wird pro Tabelle über Analyseschaltflächen ausgelöst) und Aus (deaktiviert die semantische Intelligenz vollständig). Die meisten Benutzer beginnen mit dem Auto-Modus.

Kann semantische Intelligenz Beziehungen erkennen, die nicht als Fremdschlüssel deklariert sind?

Ja. Phase 3 der Pipeline zielt speziell auf die Ermittlung impliziter Fremdschlüssel ab. Sie analysiert Spaltennamen, Datentypen und Werteüberschneidungen, um nicht deklarierte Beziehungen zwischen Tabellen zu identifizieren. Dies ist entscheidend, da viele Produktionsdatenbanken Beziehungen aufweisen, die zwar praktisch existieren, aber nicht formal als Fremdschlüsselbeschränkungen deklariert sind.

Wie verbessert semantische Intelligenz die Genauigkeit von SQL-Abfragen?

Semantic Intelligence verhindert irreführende Spaltennamen, indem jede Referenz mit Ihrem tatsächlichen Schema abgeglichen wird. Es gewährleistet korrekte Filterwerte durch Datenprofilierung, ordnet präzise JOIN-Pfade durch Beziehungserkennung zu, generiert dialektspezifische Syntax für Ihre Datenbank-Engine und validiert jede Abfrage vor der Ausführung durch SQLGlot-Syntaxprüfung.

Funktioniert semantische Intelligenz mit API-Datenquellen?

Ja. Wenn Sie einen API-Connector wie Stripe, Shopify oder HubSpot über Query Streams verbinden, werden die Daten in lokale DuckDB-Tabellen synchronisiert. Semantic Intelligence analysiert diese DuckDB-Tabellen genauso wie jede andere Datenbank und lernt dabei die Tabellenstruktur, Spaltentypen und Wertmuster, sodass Nova präzise SQL-Abfragen für Ihre API-Daten generieren kann.