AeroGenie. Задайте любой вопрос вашим авиационным данным.

Задача запросов на естественном языке в авиации колоссальна. Реальные базы данных содержат сотни взаимосвязанных таблиц, неясные имена столбцов и жаргон, специфичный для домена. Общие большие языковые модели (LLM) продемонстрировали способность генерировать SQL для простых примеров [источник], но их точность обычно достигает 85–90% на сложных тестах [источник]. На практике производительность может значительно упасть без настройки домена — одно внутреннее исследование показало, что современная модель достигает только ~51% точности на реалистичных корпоративных запросах, несмотря на 90%+ на стандартных тестах [источник]. Причины понятны: модель должна улавливать отраслевой контекст, правильно интерпретировать намерения пользователя и обрабатывать специализированные схемы SQL. Если не дать надлежащего знания схемы, LLM может даже галлюцинировать имена таблиц или столбцов, которых не существует [источник] – фатальный недостаток в критически важной аналитике. AeroGenie был разработан для преодоления этих проблем с помощью строгого обучения в рамках предметной области и новой архитектуры с расширенными возможностями поиска.

Основные возможности AeroGenie:

Обучение, ориентированное на предметную область для авиационных данных

В основе мастерства AeroGenie лежит егообширное обучение по предметной области. Модели ИИ общего назначения часто терпят неудачу в специализированных областях, таких как авиация, поскольку им не хватает опыта использования отраслевой терминологии и контекста. AeroGenie решает эту проблему путем обучения наполмиллиона пар вопросов и ответов по авиации, составленные на основе реальных операционных запросов, отраслевых отчетов и курируемых наборов данных. Они включают вопросы о летных операциях, записях по техническому обслуживанию, статистике безопасности, цепочке поставок и инвентаре, показателях эффективности авиакомпаний и многом другом — каждый из которых сопровождается правильным SQL или результатом. Обучаясь на таком большом и релевантном корпусе, модель развивает почти энциклопедическое понимание того, как специалисты по авиации задают вопросы и как они сопоставляются с полями базы данных.

Этот режим обучения означает, что AeroGenie знает, например, что запрос о «среднем времени блокировки узкофюзеляжных самолетов зимой», скорее всего, включает таблицу flight_segments и определенный столбец «block_time», отфильтрованный по типу самолета и дате, а не угадывает или галлюцинирует. Фактически, недостаточное знание схемы является наиболее распространенной причиной сбоя в системах NL-to-SQL, поскольку модели в противном случае придумывают имена столбцов или неправильно объединяют таблицы [источник]. Обучение AeroGenie встраивает реальные шаблоны использования схем в веса модели,значительное сокращение ошибок и устранение необходимости вручную обучать модель данным. Модель эффективно говорит на «языке» авиационных баз данных.

Не менее важно, что обучение AeroGenie охватывало46 тыс.+ отдельных столбцов по всей авиационной области. Его учили значению и использованию полей, начиная от Коды аэропортов и погодные коды для подсчета циклов двигателя и причин задержки. Контекст каждого столбца (тип данных, типичные значения, отношения) фиксируется с помощью обучающих примеров. Эта широта позволяет системе интерпретировать вопросы пользователей, которые ссылаются на концепции предметной области (например, «хвостовые числа», «инциденты ETOPS», «время выполнения»), и выяснять, к какой таблице и столбцу они относятся, даже если фактические имена столбцов зашифрованы. Результатом является точность в масштабе– способность уверенно ориентироваться в схеме непревзойденного размера.

Наконец, модели AeroGenie были доработаны с помощью тщательной оценки, чтобы достичь высочайшей производительности. В ходе разработки более73 000 проверочных вопросов (невидимые во время обучения) использовались для измерения точности, что привело к итеративным улучшениям. Окончательная проверенная точность 98,7% означает, что из 1000 вопросов на естественном языке об авиационных данных 987 дают правильный запрос SQL и результат — уровень доверия, необходимый для использования руководителями. Для сравнения, большинство академических тестов преобразования текста в SQL считают 80–90% большим достижением [источник], и даже продвинутые коммерческие системы колеблются около 90% в реальных сценариях BI [источник]. Почти идеальная точность AeroGenie переопределяет то, что возможно, когда система обработки естественного языкаглубоко специализированный для своей области. Это вселяет уверенность в том, что на запросы будут даны правильные ответы, что имеет решающее значение, когда на кону решения, касающиеся безопасности, доходов или операций.

Пользовательский ансамбль LLM и механизм переоценки

Для создания надежной системы преобразования NL в SQL для авиации требовалось нечто большее, чем просто одна большая языковая модель — для этого потребоваласьансамбль из трех индивидуально настроенных вариантов LLM· и умная стратегия переранжирования для обеспечения как точности, так и надежности. Архитектуру AeroGenie можно представить в виде слоев:

Генератор первичных запросов – тонко настроенный LLM:Первый компонент — это мощная степень магистра права, доработанная на ~300 тыс. пар вопрос-SQL. Эта модель берет вопрос на естественном языке (дополненный любым извлеченным контекстом) и генерирует один или несколько кандидатов SQL-запросов, которые могут ответить на вопрос. Тонкая настройка в этом масштабе (300 тыс. примеров) на авиацию и аналогичные запросы к базам данных обучает модель общим шаблонам SQL в этой области — от простых предложений SELECT-FROM-WHERE до сложных JOIN по нескольким таблицам. Модель изучает не только общий синтаксис SQL, но и конкретную «форму» SQL-запросов, которые являются правильными для вопросов по авиационным данным. К концу обучения основная модель может выдавать действительный SQL-запрос для подавляющего большинства входных данных с первой попытки.

Ре-ранжировщик и валидатор – Вторичный LLM: Создание SQL-запроса — это только половина дела; нам также нужно убедиться, что он правильный.лучший·и наиболее точный запрос для намерения пользователя. AeroGenie использует второй LLM (и связанный алгоритм) в качестве переоценка двигателя, доработанный на дополнительном250 тыс. пар вопросов и ответов специально для оценки и улучшения результатов запроса. Этот компонент может принимать несколько SQL-запросов-кандидатов (или SQL plus вариаций) и оценивать их по вопросу и известным шаблонам данных. Он использует собственный механизм оценки для выбора SQL, который, скорее всего, будет правильным и полным. По сути, этот LLM действует как «критический взгляд» – во многом как эксперт, проверяющий запрос на точность, правильную фильтрацию и пограничные случаи – и может предложить корректировки, если это необходимо. Повторный ранжировщик обучается на примерах правильного и неправильного SQL для заданного вопроса, поэтому он научился замечать тонкие проблемы (например, отсутствие фильтра даты или использование неправильного ключа соединения) и предпочитать решение, которое полностью охватывает вопрос. Это значительно снижает вероятность того, что правдоподобный, но неправильный запрос проскочит. Это похоже на то, как если бы у вас было второе мнение по каждому запросу, который пишет первая модель.

Вспомогательный обработчик контекста / Кратковременная память:Третий вариант модели в ансамбле AeroGenie ориентирован на управление контекстом, по сути, гарантируя, что система поддерживает связность разговора и правильно применяет любыекратковременная памятьпредыдущих запросов. На практике аналитики могут задавать последующие вопросы, например «Теперь показывать это по месяцам» после первоначального запроса. Дизайн AeroGenie использует этот вспомогательный модуль для эффективной обработки таких контекстных последующих запросов. Он может включать контекст последних запросов (какие таблицы или фильтры использовались и т. д.) без необходимости пересчитывать все с нуля. Этот контекстный модуль легкий и оптимизирован для скорости, что способствует реагированию системы менее чем за секунду. Сохраняя в памяти только релевантную недавнюю информацию, он обеспечивает быстрый оборот для итеративных запросов. (Если разговор управляется голосом, этот компонент аналогичен голосовому помощнику, запоминающему тему последнего вопроса.)

Вместе эти три компонента на основе LLM создают конвейер, который одновременно являетсяочень точный и быстрый. Основная модель обеспечивает глубокие знания предметной области для генерации ответов, рераннер обеспечивает дополнительный уровень точности и ограждений, а обработчик контекста обеспечивает плавное взаимодействие для пользователя. Этот ансамбль был тщательно протестирован – более100 тыс.+ запросов на естественном языке·и их результаты были проверены – для тонкой настройки взаимодействия между моделями. Результатом является система, которая ведет себя со строгостью экспертной системы, основанной на правилах, но гибкость нейронной сети, благодаря этой многоступенчатой конструкции.

Примечательно, что этот подход использования LLM как решателя и проверяющего соответствует новым передовым практикам в кодировании и запросах с помощью ИИ. Это сравнимо с тем, когда один агент ИИ пишет решение, а другой его критикует — стратегия, которая, как известно, значительно сокращает количество ошибок. Инновация AeroGenie заключалась в масштабном применении этого в области авиационного SQL и обучении повторного проверяющего на конкретных типах ошибок, с которыми может столкнуться авиационный запрос. Результатом является чрезвычайно низкий уровень ошибок и фактическое устранение бессмысленного или галлюцинаторного SQL. С технической точки зрения система максимизирует точность, не жертвуя отзывом: она очень редко выдает неправильный запрос (благодаря строгим фильтрам повторного ранжирования), однако благодаря обширному обучению она научилась обрабатывать практически каждый допустимый запрос, который может задать пользователь.

Извлечение семантической схемы с встраиванием

Одной из прорывных особенностей AeroGenie является егоСтек семантического поиска на основе встраивания который лежит в основе понимания схемы базы данных авиации. Этот компонент имеет решающее значение при работе с 1100+ таблиц и 46 тыс. столбцов – слишком много для любой модели, чтобы сканировать методом перебора по каждому вопросу. Вместо того, чтобы скармливать всю схему модели (что было бы невозможно из-за длины контекста и запутало бы модель), AeroGenie выполняет умный извлечение с первого прохода чтобы сузить область применения.

Вот как это работает: когда пользователь задает вопрос, система сначала преобразует вопрос в плотное векторное вложение — по сути, математическое представление смысла вопроса. Одновременно каждое имя таблицы, имя столбца и даже описательные метаданные авиационной базы данных были предварительно закодированы как векторы и проиндексированы в высокоскоростной векторной базе данных в памяти (с использованиемРедис для возможности поиска k-ближайших соседей). Вложение запроса пользователя затем сопоставлен с этим векторным индексом чтобы найти ближайшие элементы схемы. Проще говоря, система находит, какие таблицы и столбцы семантически связаны с вопросом путем измерения схожести встраивания. Этот векторный поиск kNN возвращает несколько лучших кандидатов всего за несколько миллисекунд [источник]. Например, если вопрос звучит так: «Сколько рейсов было задержано из-за погоды в этом месяце?», поиск может вернуть Рейсы стол, Задержки таблица и столбцы, такие как delay_reason, код_погоды, время_отъездаи т. д., поскольку их встраивание аналогично встраиванию запроса.

Только это небольшое подмножество соответствующей схемы (возможно, первые 5–10 таблиц/столбцов) затем подается в генератор запросов LLM.сокращение контекста схемы до только того, что имеет значение, AeroGenie значительно упрощает задачу модели – ей не нужно учитывать тысячи не связанных между собой полей. Этот подход соответствует рекомендациям отраслевых экспертов: единственный способ получить точный SQL для огромных схем – это сначала«сократить схему» через поиск в векторной базе данных, а затем включить только это в запрос для генерации SQL [источник]. По сути, встроенный извлекатель AeroGenie служит в качестве сфокусированной памяти, гарантируя, что LLM заземленный в реальной схеме. Это полностью позволяет избежать распространенной ошибки отсутствия контекста — нашей модели никогда не приходится угадывать имена таблиц или столбцов, поскольку ей всегда заранее предоставляются наиболее вероятные правильные имена [источник].

Технически используемые вложения:специально обученный для авиационной сферы. Вместо использования общей модели встраивания команда AeroGenie настроила встраивания (на основе современной архитектуры языковой модели) для захвата семантики авиационных данных. Это означает, что два столбца, которые концептуально связаны (например,хвост_номер и идентификатор_самолета) имеют высокое косинусное сходство в векторном пространстве, даже если их имена не совпадают буквально. Векторный поиск в Redis использует эти вложения для получения семантического соответствия, а не только текстового. Например, запрос, упоминающий «fuel burn», может извлечь столбец с именем fuel_flow_rate , поскольку модель узнала, что эти концепции связаны, даже если слова различаются.

Шаг извлечения также настроен на высокая точность по сравнению с отзывом. Другими словами, он откалиброван так, чтобы отдавать предпочтение возврату только наиболее релевантных таблиц/столбцов с очень небольшим количеством ложных срабатываний. Это предотвращает загромождение приглашения нерелевантными таблицами и путаницу генератора SQL. Благодаря тонкой настройке порогов сходства AeroGenie достигает лазерно-сфокусированного контекста: при тестировании извлеченный контекст почти всегда включает необходимые части для запроса и почти ничего постороннего. Такая конструкция имеет решающее значение, учитывая масштаб схемы — высокая точность гарантирует, что даже при десятках тысяч столбцов система быстро выберет нужные. К результатам поиска применяется повторное ранжирование релевантности, чтобы гарантировать, что окончательный контекст, подаваемый в LLM, основан не только на сырых оценках сходства, но и на бизнес-логике (например, предпочесть столбец с числовыми данными, если в вопросе запрашивается «сколько» или «среднее»). Такой уровень детализации в извлекателе предотвращает множество ошибок и ускоряет генерацию запросов, поскольку модель не перегружена ненужной информацией.

Для иллюстрации представьте, что аналитик спрашивает: «Каково среднее время оборота самолетов Boeing 737 в аэропорту имени Кеннеди зимой и летом?» Вероятно, появится механизм поиска:Рейсы таблица (поскольку она содержит записи полетов), Время_обработки поле (например, из таблицы наземных операций), возможно,Самолеты или Флот таблица (для фильтрации типа Boeing 737), Аэропорт таблица или код (для JFK), и Дата/Сезон ссылка. Все эти части берутся из разных таблиц, но встроенный поиск AeroGenie находит их в одно мгновение. Эти фрагменты схемы предоставляются LLM, который затем легко составляет SQL, точно зная, какие таблицы объединять и какие фильтры (тип самолета, код аэропорта, диапазон месяцев для сезонов) применять. Если встроенного поиска не было, модель могла бы не осознавать, что ей нужна, например, таблица флота, чтобы получить тип самолета, — но поскольку соответствующая таблица предоставлена, модель естественным образом включает объединение. Этотесная связь поиска и генерации это то, что позволяет AeroGenie работать в масштабах (более 1100 таблиц), которые в противном случае были бы невозможны для системы NL-to-SQL.

Наконец, стоит отметить эффективность этого подхода. Векторный поиск по индексу из 46 тыс. элементов в Redis выполняется чрезвычайно быстро — обычно порядка миллисекунд — то есть этот этап поиска не вносит заметной задержки [источник]. Современные векторные базы данных разработаны именно для такого рода случаев использования, когда вы обмениваете крошечную часть предварительной обработки (встраивание данных), чтобы обеспечить молниеносный семантический поиск. Используя это, AeroGenie достигает своей отличительной чертывремя отклика менее секунды. По сути, тяжелая работа по пониманию схемы выполняется заранее, а вычисления во время запроса сведены к минимуму. Этот дизайн демонстрирует практическую инженерию: он сочетает в себе силу предварительно обученных внедрений и поиска в реальном времени, так что пользователи не испытывают задержек между тем, как задать вопрос, и получить результаты.

Производительность и точность в любом масштабе

Обеспечивая высокую производительность с точки зрения какскорость и точность был главным приоритетом для дизайна AeroGenie — особенно потому, что он предназначен для корпоративного использования техническими директорами, специалистами по данным и аналитиками, которым требуется надежность. Результаты последних испытаний системы говорят о многом: Точность 98,7% по 73 000 проверочных вопросов, с очень низкими значениями потерь обучения (0,086) и проверки (0,073), что указывает на хорошо обобщенную модель. Чтобы представить это в контексте, достижение почти 99% точности в text-to-SQL является почти беспрецедентным [источник], учитывая сложность реальных запросов. Многие академические задачи и даже коммерческие тесты по-прежнему показывают гораздо более низкую точность из-за разнообразных схем и запросов. Производительность AeroGenie была обеспечена его специализацией в области и строгим режимом обучения, описанным ранее, эффективноустранение типичных ошибок посредством ансамблевого и поискового подхода.

Однако точность мало что значит, если система слишком медленная для интерактивного использования. Здесь AeroGenie тоже блистает:Ответы на запросы обычно доставляются менее чем за одну секунду. end-to-end, даже для сложных многотабличных соединений. Несколько вариантов дизайна способствуют этой быстрой производительности:

Ключевым аспектом производительности в системах NL-to-SQL являетсяпрочность– насколько хорошо система обрабатывает пограничные случаи или неоднозначные запросы. Высокая точность AeroGenie – это не просто показатель среднего случая; она также имеет низкую дисперсию производительности. Благодаря повторному ранжированию и распознаванию схемы она устойчива к сложным случаям, которые могут сбить с толку другие модели. Например, если два столбца имеют похожие имена (частый источник путаницы), контекст внедрения системы плюс логика повторного ранжирования гарантируют, что она выберет правильный (повторный ранжировщик может даже имитировать выполнение обоих в уме и предпочесть тот, который соответствует ожидаемым выходным шаблонам). Такого рода смягчение ошибок – вот почему AeroGenie может похвастаться не только высоким процентом точности, но и способностьюпоследовательно удовлетворять намерения пользователя. При тестировании с использованием более 100 тыс. разнообразных вопросов, включая длинные многокомпонентные вопросы и запросы, сформулированные в разговорной речи, система смогла выдать действительный и правильный SQL в подавляющем большинстве случаев.

Также стоит отметить, что подход AeroGenie, объединяющий извлечение с генерацией, по сути, способствует надежности. Как отмечалось ранее, предоставление бизнес-специфического контекста и деталей схемы имеет важное значение [источник] – AeroGenie делает это систематически каждый раз. Другие системы, которые полагаются исключительно на память LLM, могут давать сбои, особенно на больших схемах; напротив, наша система рассматривает каждый запрос как экзамен с открытой книгой, где она можетпосмотреть спецификацию схемы относится к вопросу. Это означает, что даже если базовая схема данных со временем меняется (добавляются новые таблицы, переименовываются столбцы и т. д.), AeroGenie может адаптироваться с минимальным повторным обучением: индекс внедрения обновляется новой информацией о схеме, и система продолжает правильно извлекать контекст. Модели были обучены обрабатывать широкий спектр входных данных схемы, поэтому они остаются эффективными по мере роста данных. Эта адаптивность дополнительно обеспечивает производительность в будущем — точность остается высокой, а скорость — постоянной, даже если система масштабируется для большего количества данных.

Подводя итог, можно сказать, что AeroGenie достигает редкого сочетания в системах искусственного интеллекта:близкая к человеческой точность·в понимании и переводе вопросов, в сочетании с интерактивность в реальном времени. Для технического директора или руководителя по работе с данными это означает меньше времени на проверку запросов или ожидание результатов и больше времени на действия на основе идей. Для аналитика или руководителя конечного пользователя это преобразует опыт из продирания через код SQL или обратных запросов в простой вопрос и немедленное получение ответов.

Развертывание, безопасность и интеграция

Внедрение ИИ-инструментов на предприятии зависит не только от производительности модели, но и от того, насколько хорошо система интегрируется с существующими рабочими процессами, поддерживает безопасность и выдает результаты в полезных форматах. AeroGenie был разработан с нуля с учетом этих соображений, что делает его как практичным, так и передовым.

Частное развертывание по замыслу: В отличие от многих облачных служб ИИ, AeroGenie развертывается в отдельной высокопроизводительной облачной среде, полностью отделенной от вашей операционной базы данных. Вся интеллектуальная обработка — включая внедрение схем, извлечение столбцов и генерацию запросов на естественном языке — происходит в этом безопасном изолированном слое ИИ. Что особенно важно, AeroGenie не обращается к вашим фактическим данным и не взаимодействует с ними. Он только генерирует SQL-запрос, который затем выполняется в вашей инфраструктуре или защищенной среде базы данных.

Результаты этого запроса отображаются исключительно в пользовательском интерфейсе AeroGenie, который зашифрован сквозным образом и доступен только авторизованному пользователю. Ваши авиационные данные ни в коем случае не передаются, не обрабатываются и не хранятся в облачной среде AeroGenie. Эта архитектура гарантирует, что конфиденциальные эксплуатационные и нормативные данные никогда не покинут ваш периметр, поддерживая полное соответствие стандартам резидентства данных, суверенитета воздушного пространства и конфиденциальности авиационного уровня.

AeroGenie можно разместить в защищенных VPC, выделенных облачных экземплярах. Даже тонкая настройка схемы выполняется только с использованием метаданных (а не фактических данных). Такой подход решает одну из самых насущных проблем, связанных с «ИИ в цикле»: вы получаете скорость и интеллект больших языковых моделей, не раскрывая при этом конфиденциальные данные — никогда.

Адаптируется к любой схеме: Каждый авиационный бизнес имеет свои собственные уникальные базы данных. AeroGenie поставляется с возможностью точно настраиваться на любую новую схему базы данных быстро – и что важно, не требуя никаких фактических значений данных клиента. Ему нужна только легкая спецификация JSON схемы (таблицы, имена столбцов и, возможно, первые несколько строк выборки или типов данных — по сути, «верхние 5 строк» каждой таблицы в качестве головного образца). С этим он может обновить свои внутренние вложения и даже дополнительно обучить модель на новой структуре схемы. Это означает, что подключение AeroGenie к новому хранилищу данных авиакомпании или базе данных технического обслуживания производителя самолетов — это вопрос часов или дней, а не месяцев. Модели не нужно видеть исторические данные или конфиденциальные записи; она изучает форму данных (схему) и уже может понимать вопросы к ним, используя свои существующие знания в области авиации. Такой подход защищает конфиденциальность данных (используются только метаданные схемы) и значительно ускоряет развертывание. По сути, AeroGenie можетстаньте экспертом по вашей пользовательской схеме базы данных с минимальными усилиями, просто прочитав сводку структуры вашей базы данных.

Интеграция с существующими инструментами: AeroGenie — это не черный ящик, он создан для интеграции с инструментами, которые аналитики и специалисты по данным уже используют. Например, если аналитик предпочитает работать в панели мониторинга BI, такой какМощность BI, Tableau или блокнот Jupyter, они могут использовать AeroGenie в качестве помощника по запросам для генерации SQL, а затем копировать этот SQL непосредственно в свой инструмент. Система предоставляет четкий SQL-вывод·для каждого вопроса (просматриваемого и редактируемого), поэтому технические пользователи сохраняют полный контроль и прозрачность. Это способствует доверию: когда технический директор или инженер по данным могут видеть SQL и проверять его или настраивать, они с большей вероятностью будут использовать инструмент в рабочих процессах производства. Это также означает, что AeroGenie можно использовать для ускорения разработки Аналитические панели и отчеты– вместо того, чтобы писать сложный SQL вручную для каждой новой диаграммы, разработчик может запросить его у AeroGenie и мгновенно получить SQL, а затем уточнить его или добавить на панель управления.

С другой стороны, для нетехнических заинтересованных лиц (менеджеров, руководителей, операционного персонала) система обеспечивает более автоматизированную интеграцию: она может генерироватьОтчеты в формате PDF «на лету» в ответ на запросы. Эти отчеты могут включать визуализации например, диаграммы, графики и таблицы. AeroGenie поддерживает более 100 типов диаграмм через интегрированный механизм визуализации. Например, пользователь может попросить: «Покажите мне ежемесячную разбивку задержек рейсов по причинам за 2025 год», и AeroGenie не только создаст SQL и выполнит его, но и отобразит многорядную столбчатую диаграмму или круговые диаграммы для каждой причины и составит отполированный отчет в формате PDF. Диаграммы можно настраивать по стилю и формату (например, цвета, метки, фирменный стиль компании) в соответствии с потребностями клиента. Эта функция по сути превращает вопросы на естественном языке в полные результаты бизнес-аналитики за один шаг. Легко увидеть ценность: руководители получают немедленные, готовые к презентации идеи без необходимости вручную готовить слайды или визуальные материалы аналитику данных. Более того, поскольку система работает на основе активной базы данных, результаты всегда актуальны и их можно обновить, просто повторив запрос.

Аутентификация пользователей и контроль доступа: Поскольку AeroGenie располагается поверх клиентской базы данных, он также интегрируется с существующими системами аутентификации. Его можно настроить так, чтобы пользователи получали ответы только на те данные, на просмотр которых у них есть разрешение. Если данные определенного отдела недоступны пользователю, любые запросы, касающиеся этих данных, могут быть отклонены или очищены. Система может использовать собственные средства управления доступом базы данных или интеграцию SSO/LDAP для обеспечения соответствия внутреннему управлению данными. Этот уровень корпоративной интеграции имеет решающее значение — он означает, что развертывание AeroGenie не создает новую лазейку в безопасности; он подчиняется тем же правилам, что и ваша база данных.

Техническое обслуживание и мониторинг:AeroGenie включает в себя контрольные хуки для регистрации запросов и использования (без регистрации конфиденциального контента данных), чтобы команды по работе с данными могли отслеживать, как он используется, определять популярные запросы или обнаруживать любое потенциальное злоупотребление. Он разработан для обслуживания ИТ-отделом или командой по разработке данных клиента, с четкой документацией и элементами управления для обновления внедрений схемы или дальнейшей тонкой настройки при необходимости. И поскольку все это работает в клиентской среде, команда имеет полный контроль над временем безотказной работы и производительностью (не зависит от доступности внешней службы).

Подводя итог, можно сказать, что AeroGenie не просто обеспечивает передовые возможности ИИ-запросов в вакууме — он вписывается вреальная экосистема корпоративных ИТ. Он обеспечивает скорость и простоту использования современного помощника ИИ, при этом соблюдая практические потребности управления данными, безопасности и взаимодействия. Независимо от того, используется ли он специалистом по данным в среде разработки или руководителем в веб-интерфейсе, он безопасно и бесперебойно преобразует естественный язык в ощутимые результаты.

Заключение

AeroGenie представляет собой шаг вперед в том, как специалисты авиационной отрасли могут взаимодействовать со своими данными.Объединяя передовые модели большого языка с обучением, ориентированным на предметную область, и высокоточным механизмом поиска, он достигает того, что ранее считалось недостижимым — возможности задавать сложные вопросы об обширной базе данных по авиации и получать точный ответ (и даже визуальный отчет) за считанные секунды. Он объединяет удобство голосового помощника и строгость эксперта по SQL в одной системе, говоря на языке как пользователя, так и базы данных.

Для технических директоров и технологических лидеров AeroGenie предлагает способ значительного повышения доступности данных без ущерба для управления или необходимости месяцев новой разработки. Это система ИИ, котораяувеличивает вашу существующую инфраструктуру данных, делая ее более умной и удобной для пользователя. Специалисты по данным и аналитики обнаружат, что рутинные запросы и генерация отчетов могут быть ускорены в несколько раз — рутинное написание SQL обрабатывается ИИ, освобождая экспертов-людей для сосредоточения на интерпретации и стратегии. Аналитики авиации могут погрузиться в тенденции данных и операционные показатели с помощью простых вопросов на английском языке, исследуя гипотезы со скоростью мысли, а не со скоростью кодирования.

Результаты, которые мы видим — точность 98,7%, ответы менее чем за секунду и бесперебойная обработка тысяч элементов схемы — это не просто инженерные подвиги; они транслируются в реальное влияние на бизнес. Они означают, что решения можно принимать быстрее и с большей уверенностью в их фактической основе. Когда кто-то из операционных служб спрашивает: «Почему задержки отправлений на прошлой неделе были выше?», вместо того, чтобы ждать несколько дней, пока аналитик извлечет данные, AeroGenie может предоставить ответ и диаграмму за считанные минуты, возможно, вызвав дополнительные вопросы, которые можно будет немедленно изучить. Такое текучее, пытливое взаимодействие с данными может способствовать формированию в организациях культуры, более ориентированной на данные.

Более того, AeroGenie выделяется тем, что устраняет часто упоминаемый разрыв между результатами исследований ИИ и реальными показателями производительности [источник]. Это показывает, что при правильном сочетаниитонкая настройка, извлечение и проектирование системы, можно обойти обычные ограничения (контекстная путаница, сложность схемы и т. д.), которые сдерживали решения text-to-SQL. Система не заменяет базу данных или существующие инструменты BI — она их усиливает, действуя как интеллектуальный промежуточный слой, который с одной стороны говорит на человеческом языке, а с другой — на SQL.

По словам одного из отраслевых экспертов, для достижения высокой точности при преобразовании текста в SQL необходимо предоставить модели правильный контекст и ограничения [источник] – AeroGenie воплотил этот принцип в совершенстве для авиационных данных. Он предоставляет контекст, применяет ограничения (через онтологии, через схему и повторный ранжировщик) и, таким образом, предотвращает «галлюцинации» ИИ, которые ранее заставляли людей скептически относиться к запросам, управляемым ИИ. Доверие, построенное посредством его частного развертывания и прозрачных выходов SQL, еще больше гарантирует, что заинтересованные стороны видят в нем надежного второго пилота, а не таинственный черный ящик.

Заглядывая вперед, можно сказать, что подход AeroGenie может быть распространен на другие области (финансы, здравоохранение и т. д.) с аналогичным успехом, что доказывает, чтобудущее аналитики данных — диалоговое, интеллектуальное и предметно-ориентированное. Но сегодня для авиационного мира AeroGenie устанавливает стандарт. Он превращает сложную задачу запроса крупномасштабных наборов данных по авиации в плавный диалог между человеком и компьютером. При этом он не просто отвечает на вопросы — он дает возможность профессионалам исследовать данные новыми и глубокими способами, основанными на передовых технологиях ИИ и реальных потребностях отрасли.

АэроДжини— это не просто инструмент, а партнер в области искусственного интеллекта для авиационной аналитики, который понимает ваши вопросы, знает ваши данные и предоставляет информацию со скоростью мысли.