이 챕터에서는 Genie 스페이스를 설정하고, 컬럼 설명, 동의어, 기본 지침, 엔티티 매칭을 추가하여 신뢰할 수 있는 답변을 제공하도록 만들어 봅니다.

영업 파일럿 시작하기

Genie의 기본 동작 진단하기

설명과 동의어로 안정성 높이기

지침으로 기본 규칙 쌓기

엔티티 매칭으로 실제 값 연결하기

다음으로, 여러 테이블과 관계를 연결하여 스페이스를 확장하고, SQL 예시와 매개변수화된 신뢰 자산을 활용해 공유 공식을 고정하는 방법을 배웁니다.

부서 전체 도입

예약 결과별 수익 분석을 위한 테이블 조인

사용자 테이블을 추가하여 고객 세그먼트 분석하기

순수익 공식 고정하기

매개변수화된 Trusted Asset 만들기

마지막 챕터에서는 모니터링, 집중적인 수정, 벤치마크 스위트를 활용하여 Genie 스페이스를 강화하고 대규모 환경에서도 답변의 신뢰성을 유지하는 방법을 학습합니다.

엔터프라이즈 수준의 안정성

모니터링으로 오류 진단하기

월별 트렌드 공식 고정하기

지침으로 "프리미엄"의 정의 설정하기

벤치마크 회귀 테스트 스위트 구성하기

수고하셨습니다!

엔터프라이즈 안정성 확보

Databricks Genie는 자연어로 데이터 질문에 답변하지만, 답변의 품질은 스페이스 구성 방식에 따라 달라집니다. 이 사례 연구에서는 Genie 스페이스의 전체 라이프사이클을 직접 경험합니다. Wanderbricks의 데이터 분석가로서 최소한의 설정에서 시작해 컬럼 설명과 동의어를 정의하고, 지침을 추가하고, 테이블을 연결하고, 예시 쿼리와 매개변수화된 쿼리를 저장하며 스페이스를 완성해 나갑니다. 이후 운영 단계로 넘어가 모니터링으로 약한 답변을 파악하고, 벤치마크 질문으로 품질을 측정합니다. 학습을 마치면 Genie 스페이스를 설정부터 프로덕션 준비 상태까지 이끌 수 있습니다.

Introduction to Databricks Genie

Databricks Genie 공간 구축: 설명, 동의어, 지침, 테이블 관계, 예제 쿼리, 모니터링, 벤치마크.

사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석

Databricks Genie 공간을 처음부터 끝까지 구축하세요: 설명, 동의어, 지침, 테이블 관계, 예시 쿼리, 모니터링, 벤치마크.

Databricks Genie Fundamentals

ML Content Developer, DataCamp

엔터프라이즈 신뢰성

작동에서 신뢰로

신뢰성은 반복되는 루프

Monitor에서 진단 시작하기

두 가지 실패, 두 가지 원인

첫 번째 수정: 추세 고정

두 번째 수정: 용어 정의

지속적인 신뢰성 유지

프로덕션 준비 Space의 조건

연습해 봅시다!

엔터프라이즈 안정성 확보 - 엔터프라이즈 수준의 안정성

엔터프라이즈 수준의 안정성

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