Eine KI-basierte semantische Schicht für Ihre Datenbanken.

Eine semantische Schicht befindet sich zwischen Ihren Rohdatentabellen und den Personen oder Tools, die Anfragen stellen. Sie definiert die Bedeutung jeder Tabelle und Spalte, die Verknüpfung von Tabellen und die Gültigkeit von Werten; manche Tools bezeichnen dies als semantisches Modell. Semantic Intelligence erstellt ein solches Modell automatisch: Der Netzwerkagent liest Ihr Schema und Ihre realen Daten, und Nova, die für Datenbanken entwickelte KI-Software Query Streams, erstellt die Schicht. Sie passt sich jeder von uns unterstützten Engine, jedem Dialekt und jedem Konnektor an, sodass KI-Tools SQL-Anweisungen generieren, die Ihrer Datenbank entsprechen.

Das ist so konzipiert, dass es nicht so ist. Jede Abfrage ist schreibgeschützt und wird vom Agenten erstellt. Jede Abfrage hat ein Timeout, langsame Tabellen werden später erneut versucht, und die Erkennung läuft innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens. Sofern Ihre Engine Statistiken speichert, liest der Agent diese, anstatt Tabellen zu scannen. Sie können außerdem große oder sensible Tabellen vor der Ausführung ausschließen.

Ja, und genau darauf kommt es an. ERP-Systeme und ältere Schemata verfügen oft über keine. Der Netzwerkagent findet Kandidatenschlüssel, prüft jeden Kandidaten anhand der tatsächlichen Werte in beiden Spalten Ihres Netzwerks und speichert die erfolgreichen Schlüssel mit Kardinalität und Konfidenzwert. Kandidaten, deren Werte sich nur zufällig überschneiden, werden verworfen, und Tabellen in verschiedenen Datenbanken auf demselben Server können verknüpft werden. Nova und die MCP-Tools verwenden ausschließlich die erfolgreichen Verknüpfungen.

Bearbeiten Sie die Daten. Beschreibungen und Typen, die Sie eingeben, werden bei späteren Ausführungen nicht überschrieben. Nova lernt auch aus Korrekturen im Chat, und jede gelernte Information wird mit Ihren Daten abgeglichen oder bestätigt, bevor Nova sie verwendet. Administratoren können diese Informationen überprüfen, bearbeiten oder entfernen.

Ja. Query Streams Verified Learning ist in Nova integriert. Wenn jemand Nova korrigiert oder eine Regel im Chat erklärt, schlägt Nova eine Information vor: eine archivierte Tabelle, die Bedeutung einer Spalte, die Zuverlässigkeit eines Joins, eine Geschäftsregel oder eine Metrikdefinition. Informationen zum Schema werden vor ihrer Anwendung mit einer schreibgeschützten Abfrage in Ihrem Netzwerk überprüft; Geschäftsregeln treten in Kraft, sobald die Person Novas Kurzfassung bestätigt. Jede Information speichert ihren Autor, die entsprechenden Belege und ihre Historie. Werden Antworten, die auf einer Information basieren, korrigiert, wird diese gesperrt und erneut geprüft. Messungen werden bei Datenänderungen neu durchgeführt. Administratoren legen fest, wer Informationen weitergeben und Inhalte bearbeiten oder archivieren darf.

SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, Snowflake, BigQuery, SQLite, Microsoft Access und DuckDB sowie Dateisätze und API-Konnektoren wie Stripe, Shopify, HubSpot und Google Analytics 4. Es passt sich dem jeweiligen SQL-Dialekt der Engine an.

Semantic Intelligence ist in den Nova Business- und Enterprise-Tarifen enthalten. Die Auswertungen werden auf das Datenverarbeitungsvolumen Ihres Tarifs angerechnet. Nur Administratoren können die Funktion aktivieren, die zu verarbeitenden Datenbanken und Tabellen auswählen, die Ergebnisse bearbeiten oder löschen. Alle Nova- und MCP-Nutzer profitieren davon.