LLM-диалог с Tableau Server/Cloud

Энтузиасты подключили LLM к серверу и облаку Tableau. Ладно, не совсем энтузиасты, а большой интегратор с милионными контрактами. Сути это не меняет, давайте смотреть что получилось.

〰 Основная статья "Start Building AI Applications with The Tableau MCP Starter Kit" . Там же можно найти видео с разбором от Will Sutton (победитель IronViz 2022).

На гитхабe: "Tableau MCP Starter Kit". Можно пробовать подключить нейросети к серверу или облаку.

Логика использования для пользователя - та же, что я описывал в нескольких постах: одно диалоговое окно, куда пишем промты. Всё подключается к любым источникам по протоколам MCP. Реализовать интерфейс можно по-разному:
〰. Подключение через Claude Desktop (про это я рассказывал - делаем так же).
〰. Подключение через VSCode
〰. Веб-приложение
〰. Tableau Extention. Диалоговое окно встраивается в дашборд

Как это работает:
〰. Находит нужный источник данных
〰. Читает его описание и поля
〰. Выполняет SQL-запрос
〰. Возвращает результат в удобном виде

В случае с Tableau подключаемся к опубликованным источникам данных, либо к внутренней базе данных.

В схеме ещё есть LangChain - фреймворк для работы с LLM. Он оркестрирует запросы разных инструментов и хранит контекст.

Типы источников:
〰. Источники на сервере обычно проверены и сертифицированы, там бизнес-данные разложены в максимально удобном виде для пользователя.
〰. Внутренняя база данных (PostgreSQL) хранит инфо о внутренниз событиях сервера (просмотры дашбордов, расписания экстрактов и ещё много всего).

Предлагаемые сценарии:
〰. Чат-бот для аналитики
〰. Проверка соответствия дашбордов style-guide
〰. Мониторинг активности пользователей
〰. Автоматические ad-hoc отчёты

Разделение прав юзеров по PAT (personal access token). Это аналог личных кредов, только токены лучше с точки зрения безопасности. Ещё говорят что любую нейронку можно подключить.

В сценарии входят те же задачи, которые лидеры рынка стараются отдать нейронкам:
〰. Навигация по серверу (поиск воркбуков, источников данных, метрик и т. п.)
〰. Эдхоки. Разовые несложные запросы. Обычно достаточно одного SQL запроса для заказчика

Направление перспективное. Если есть сервер, который не жалко, можно пробовать и превратить его в Tableau AI. Сам SDK - open-source, но Information Lab явно будет продавать услуги по внедрению и консалтингу.

@data_bar 🍀