为什么 dbt Labs 认为 AI 智能体终将让语义层真正落地
如果团队能够解决信任问题,AI 智能体为何能让语义层更加稳固?
检索标题、摘要与正文,把分散的信息连起来。
如果团队能够解决信任问题,AI 智能体为何能让语义层更加稳固?
Okta 采用 dbt 作为单一事实来源,重新构建了其对 AI 智能体的上下文管理方式。
AI 智能体正在创造越来越多的软件——而这改变了后端需要承担的职责。Supabase 联合创始人 Paul Copplestone 和 Ant Wilson 做客 swyx,探讨如何在数据库旁运行长期运行的工作负载,并让模式更易于智能体理解……
Ramp 通过将内部 AI 视作分析工程,共享了其构建的代理、沙盒和仪表板。
Careem 的 AI 智能体在有人审查 PR 之前,就已端到端地编写并验证 dbt 模型。
一位数据科学家如何为组织知识构建了一个AI上下文层,而仅靠一个dbt项目是无法承载的。
本恩·斯坦西尔借助 Hugging Face 的这一技巧,阐释了为何最有用的创意往往源自最奇特的关联。