Dataに基づくAgent
現在期では、データ資産モジュールで データソース、データカタログおよびビジネスドメイン の設定が完了すると、これらのデータをAgentに適用し、データ駆動型のインテリジェントな質問応答や業務自動化機能を実現できます。
この種のAgentは Dataに基づくAgent（Data Agent） と呼ばれ、ビジネスドメイン内のテーブルやビューに直接アクセスできるため、より正確で根拠のある回答や操作を実現します。
基礎Agentでのデータソース設定
- 基礎Agent設定ページにアクセスします。
- 「Data Source」エリアを見つけ、右側の「+」ボタンをクリックします。
- ポップアップリストから追加したいデータソース（実際には前期に設定したビジネスドメイン）を選択します。
- 確認をクリックし、Agent設定を保存します。
- Agentを公開します。
完了後、このAgentは質問応答の過程でリアルタイムにデータソース内のテーブルやビューを呼び出し、実際のビジネスデータに基づくクエリと回答を実現します。
高度なオーケストレーションAgentでのデータソースノード設定
- 高度なオーケストレーションアシスタントページを開きます。
- 「ノード追加」をクリックし、ノードタイプから データソースノード を選択します。
- リストから対応するデータソース（ビジネスドメイン）を選択します。
- このノードを適切なフロー位置に配置し、他のロジックノード（条件分岐、API呼び出し、知識質問応答など）と接続します。
- フローを保存し公開します。
公開後、Agentは実行時にオーケストレーションロジックに従い、設定済みのデータソースノードを自動的に呼び出し、質問応答や業務判断にリアルタイムデータを取り入れます。
注意事項とベストプラクティス
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ビジネスドメインとデータ同期の一貫性保持
ビジネスドメイン内のテーブル構造やフィールドが更新された場合、データ資産で再同期が必要です。そうしないと、Agent呼び出し時にフィールド欠落やクエリエラーが発生する可能性があります。 -
データソースの権限管理
Agentに紐づけるデータソースがアクセス権限を持っていることを確認し、クエリ権限不足や接続失敗を防止します。 -
データノードの適切な利用
高度なオーケストレーションでは、ビジネスロジックに応じてデータノードを適切に配置し、単一セッション内で同一データの多重呼び出しを避け、応答速度とパフォーマンスを向上させます。
Dataに基づくAgentの質問応答効果
データソース設定完了後、Agent対話画面に入り、チケット分析アシスタントの効果をテストできます。以下は本例のインタラクション例の流れです：
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対話ボックスに自然言語リクエストを入力
チケットタイプごとにすべてのチケットデータを集計し、統計グラフを作成してください
図のように：
- Agentはまずデータソースからすべてのチケットデータを抽出し、
categoryフィールドに基づいて分類集計し、各チケットタイプの数量統計結果を出力します；
- 続いて、システムは統計データに基づき自動的に棒グラフチャートを生成し、各種チケット数の比較をより直感的に表示し、ユーザーが高頻度問題タイプを迅速に識別できるよう支援します；
- グラフ下部には、システムが インテリジェントBI分析エリア を提供し、以下の機能操作をサポートします：
- データプレビュー：グラフ生成に使用した元データを閲覧；
- グラフ編集：棒グラフを折れ線グラフ、円グラフなどに切り替え可能、X軸・Y軸フィールドのカスタム設定も可能；
- SQLクエリ閲覧：現在の分析背後のSQLクエリ文を閲覧・コピー可能で、さらなる分析や再利用に便利；
- データ閲覧：クリックで元データテーブルビューに遷移；
- インテリジェントインサイト：クリックするとシステムが現在のデータに基づき自動的に洞察結果（トレンド分析、異常検知など）を提供。
データプレビュー：
グラフ編集：
SQL閲覧：
全体の質問応答効果は以下の通りです：
ビジネスドメインをAgentに設定することで、SERVICEMEはデータ資産からインテリジェントエージェントへの完全な連携を実現し、Agentが知識質問応答だけでなく、企業の実データに基づくインテリジェントなクエリ、分析、意思決定を実行できるようにしました。