Ответы из хранилища данных

Подключите Computer к Snowflake или Databricks, сохраняя существующие роли, разрешения и средства контроля безопасности.
Создайте карту данных, которая фиксирует бизнес-определения, связи между таблицами и шаблоны запросов для более надежного анализа.
Создавайте отчеты, дашборды и регулярные рабочие процессы мониторинга, используя данные хранилища наряду с другими утвержденными корпоративными источниками.

Примеры запросов

Часто задаваемые вопросы

Подключение Computer к хранилищам данных

Как команды по работе с данными работают с Computer?

Computer может предоставить бизнес-командам интерфейс на естественном языке для управляемых данных хранилища и объединить их с контекстом из других утвержденных систем. Клиенты сократили количество повторяющихся запросов данных и позволили команде по работе с данными уделять больше времени моделированию, управлению и стратегическому анализу. Это не заменяет хранилище, семантический слой или работы по обеспечению качества данных.

С чего лучше начать?

Начните с одного хорошо понятного бизнес-домена и небольшой группы пользователей. Настройте User OAuth, ограничьте доступ к утвержденным схемам и инструментам, задокументируйте канонические метрики, сгенерируйте и просмотрите карту данных, а также протестируйте типичные вопросы на надежных отчетах. Расширяйте использование только после того, как команда по работе с данными останется довольна качеством SQL, правами доступа, затратами и пользовательским поведением.

Может ли Computer проактивно отслеживать метрики и конвейеры данных?

Запланированные задачи могут выполнять регулярные проверки поддерживаемых источников и доставлять результаты через настроенные каналы. Пользователи должны определить источник данных, периодичность, пороговые значения, ожидаемый результат, владельца и путь эскалации.

Архитектура и управление

Что такое карта данных и кто должен ей управлять?

Карта данных — это уровень контекста на уровне организации, который фиксирует важные таблицы, столбцы, связи, шаблоны запросов и бизнес-контекст. Она помогает Computer переводить бизнес-вопросы в запросы к хранилищу данных. Владелец платформы данных, аналитической инженерии или управления данными должен поддерживать ее, определять авторитетные метрики, просматривать предлагаемые изменения и добавлять постоянный дополнительный контекст.

Остается ли хранилище системным журналом?

Да. Карта данных хранит контекст о том, как навигировать по данным. Текущие метрики по-прежнему требуют активного подключения, а SQL выполняется в среде Snowflake или Databricks клиента. Хранилище остается авторитетным источником данных, вычислений, прав доступа, истории запросов и политик доступа.

Как обеспечивается соблюдение идентификации и разрешений?

Computer использует User OAuth со своими коннекторами. Каждый пользователь входит в систему под своей индивидуальной учетной записью, и запросы выполняются в контексте настроенной роли этой учетной записи. Нативные для хранилища разрешения, фильтры строк, политики столбцов и настройка ролей остаются авторитетными средствами контроля. Общая служебная учетная запись для определенных коннекторов также поддерживается, но она применяет модель доступа служебной учетной записи, а не индивидуальные разрешения каждого пользователя.

Может ли Computer сопоставлять данные из хранилищ, SaaS-приложений, файлов и Интернета?

Computer может объединять информацию из разрешенных источников в одном рабочем процессе. Это не отменяет необходимости в надежном разрешении сущностей. Для создания отчетов поддерживайте канонические идентификаторы клиентов, продуктов и учетных записей на вышестоящем уровне, документируйте утвержденные соответствия и определяйте источник достоверных данных для каждой метрики.

Точность и проверяемость

Как команда по работе с данными должна проверять сгенерированный SQL и ответы?

Computer генерирует SQL, доступный для проверки. Команды по работе с данными должны проверять SQL, сравнивать материальные результаты с доверенными отчетами, тестировать краевые случаи и исправлять отсутствующий бизнес-контекст в карте данных.

Когда системы расходятся во мнениях, как выбирается авторитетная метрика?

Команда по работе с данными должна сделать решение явным. Администраторы могут отредактировать карту данных так, чтобы утвержденное определение стало актуальным источником истины, а постоянные бизнес-определения можно поместить в дополнительный контекст. Конфликтующие пользовательские исправления направляются на рассмотрение человеком, а не разрешаются автоматически. Для каждой материальной метрики задокументируйте канонический источник, детализацию, необходимые фильтры, владельца и известные альтернативы.

Какой след аудита доступен?

Журналы аудита Perplexity фиксируют события, охватывающие пользовательский ввод, действия агентов, завершение, ошибки и административные изменения. Хранилища данных, такие как Snowflake и Databricks, сохраняют авторитетные записи запросов и идентификации на стороне хранилища.

Можно ли точно воспроизвести каждый ответ для аудитора?

Точное детерминированное воспроизведение не документируется публично и не гарантируется. Журналы аудита, тред, проверяемый SQL, история версий карты данных и записи хранилища могут помочь восстановить выполнение, но ни один задокументированный идентификатор не привязывает каждый ответ к неизменяемым снимкам данных, разрешений, карты данных и среды выполнения модели. Организации с жесткими требованиями к воспроизводимости должны сохранять собственный манифест версий доказательств.

Безопасность и соответствие требованиям

Где сохраняются данные и используются ли они для обучения моделей?

Корпоративные данные не используются для обучения или тонкой настройки моделей Perplexity. Задачи Computer выполняются в изолированных песочницах, а учетные данные уничтожаются вместе с песочницей. Артефакты сеанса и история запросов хранилища управляются отдельно. Прикрепленные файлы сеанса удаляются через семь дней. Для организаций уровня Enterprise доступны дополнительные настраиваемые параметры хранения.