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2026-10-28

dbt01:26

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？

dbt00:15

KOHO 解释了为何人工智能自助分析首先需要强大的数据文化以及受管控的 dbt 基础架构。

dbt06:14

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。

dbt06:07

dbt Wizard 的设计负责人和工程负责人展示了该代理在代码投入生产之前如何对其自身的工作进行验证。

dbt05:58

dbt v2 将适配器打包，加快解析速度，并用更小、可查询的文件取代 manifest.json，供用户和 AI 使用。

dbt22:04

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。

dbt22:04

Verisk 将数十年的保险数据从大型机迁移至 dbt，实现了 AI 就绪。

dbt22:04

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。

dbt22:03

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。

dbt22:03

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。