La réalité est qu’un agent IA ne peut pas corriger les données incorrectes, les jointures manquantes ou les colonnes non documentées. Ainsi, si votre infrastructure de données sous-jacente est un réseau chaotique de silos isolés et de schémas ambigus, votre agent fournira simplement des réponses erronées plus rapidement à tous les membres de votre organisation, et probablement avec beaucoup trop de confiance (ce qui est intentionnel).
Lorsque nous avons créé un agent de données conversationnelles chez Runpod pour permettre à nos équipes d’interroger les métriques d’infrastructure directement dans Slack, notre principal point à retenir ne concernait pas le modèle. Il s’agissait de l’architecture en dessous. L’amélioration du modèle a produit de petits gains progressifs. L’amélioration de la base de données a fondamentalement modifié la qualité et l’utilité des réponses de l’agent. Si nous voulions que n’importe qui dans l’entreprise puisse poser des questions telles que « Combien de GPU ont été soumis à une maintenance aujourd’hui ? » ou même « Combien de GPU ont été mis hors ligne au cours de la dernière heure ? » et obtenez une réponse précise et exploitable, la leçon était claire : notre base de données est notre stratégie d’IA.
De nombreux dirigeants d’entreprise dépensent des budgets considérables pour tenter d’affiner de meilleurs modèles ou de créer des couches d’invites personnalisées complexes. Mais ils résolvent le mauvais problème. Tout comme la construction d’une maison, la construction d’un agent IA nécessite une base solide. Pour fiabiliser un agent, vous devez commencer par la fondation de données.
