В современном мире данные стали залогом успеха для компаний и организаций всех уровней. Однако для эффективного использования объемов информации необходимы интеллектуальные инструменты, способные быстро и точно отвечать на вопросы относительно структурированных данных. Мы создали Secoda AI — специализированного искусственного помощника, который не просто отвечает на вопросы, а работает в тесной связке с системами управления данными, обеспечивая безопасность, прозрачность и соответствие корпоративным политикам. Эта разработка стала уникальной благодаря применению гибридной модели искусственного интеллекта, продвинутой архитектуре множественных агентов и инновационной системе Retrieval-Augmented Generation (RAG), ориентированной именно на задачи дата-губернатства. В основе Secoda AI лежит понимание, что компаниям нужны не простые универсальные чатботы, а интеллектуальные ассистенты, способные учитывать контекст, соблюдать права доступа и гарантировать объяснимость своих ответов.
Мы уверены, что решение для работы с данными должно иметь тесную интеграцию с метаданными, схемами, линейками данных и пользовательскими ролями, чтобы гарантировать корректность и безопасность информации. Одним из ключевых элементов стала гибкая система выбора моделей машинного обучения. Вместо того чтобы полагаться на один ИИ, который мог бы быть неоптимален в разных сценариях, мы разработали механизм динамического маршрутизирования между несколькими специализированными моделями. Использование разных моделей, в том числе Claude Opus и Sonnet 4 от Anthropic, позволило нам рационально балансировать между аналитической мощностью, скоростью и экономической эффективностью. Для более простых запросов задействуются легковесные модели, а на сложные задачи направляются более мощные.
Кроме того, мы предусмотрели резервные сценарии: при достижении лимита запросов или при ошибках происходит автоматический переход на другие модели, что обеспечивает стабильность работы без потери качества. Важной частью архитектуры Secoda AI стали индивидуально настроенные встраивания (embeddings). Мы создали собственные модели встраивания, обученные на синтетических данных, имитирующих реальные объекты Secoda — таблицы, колонки, схемы и прочие метаданные. Это гарантия того, что модель понимает именно специфику дата-губернатства, а не только общие языковые закономерности. Настройка производилась с учётом терминологии, родственных концепций и специфических связей, таких как lineage (происхождение данных) или принадлежность ресурсов.
Фундаментальная технология, на которой базируется генерация ответов, — это Retrieval-Augmented Generation (RAG). Она позволяет не опираться на знания, заложенные в модели при обучении, а использовать актуальный контекст из конкретной среды пользователя. Наш RAG многоуровневый и глубоко интегрирован с каталогами, графами происхождения данных и метаданными. Сначала система понимает, какую именно информацию необходимо извлечь — об отдельных элементах данных, либо же более общий обзор. Затем выполняется умный поиск, сочетающий поиск по ключевым словам с семантическим поиском по встраиваниям.
После этого происходит сбор контекста, в который попадают только разрешённые для пользователя данные, фильтруются лишние или защищённые сведения. Такой метод позволяет AI формировать ответы, которые всегда отражают реальное состояние хранилища, документированное происхождение и внутренние связи. Ключевой аспект — уважение политик доступа. Если у пользователя нет прав на определённые дашборды, таблицы или колонки, эти данные автоматически исключаются из результатов поиска и генерации. В дополнение к фильтрации персональных данных применяется маскировка PII и персонализированная фильтрация в зависимости от ролей (аналитик, инженер, бизнес-пользователь и так далее).
Благодаря этому каждому участнику команды предоставляются релевантные именно для него сведения, без риска утечки или ошибки доступа. Мы реализовали собственную систему оценки качества и точности ответов. Secoda AI непрерывно получает обратную связь от пользователей, включающую не только оценки за полезность, но специальные индикаторы, показывающие актуальность и полноту данных. Автоматические тесты подкрепляются процессами CI/CD, которые позволяют быстро выявлять деградацию качества после обновлений. Мониторинг использования инструментов и анализ истории общения помогают выявить узкие места и повысить эффективность предоставляемых рекомендаций.
Мы понимаем, что «галлюцинации» — одна из главных проблем LLM систем, особенно в критичных для бизнеса сценариях. Для минимизации рисков наш AI использует стратегию «проверка сначала»: модель обязана подтвердить наличие данных перед предъявлением утверждений, а ответы сопровождаются ссылками на реальные объекты в метаданных, что обеспечивает прозрачность и возможность проверки источников информации. Многоступенчатый контроль и итеративные проверки помогают вовремя обнаруживать и корректировать потенциально ошибочные рассуждения. Система также предупреждает пользователей о рисках усложнённого диалога и снижении точности при длинных цепочках запросов. Для повышения интеллектуальности и масштабируемости Secoda AI внедрён механизм памяти с разделением на личные и корпоративные слои.
Персональная память служит для нескольких целей: хранение пользовательских инструкций, предпочтений и заметок. Корпоративная память аккумулирует успешные сценарии, типовые решения и проверенные шаблоны, которые обеспечивают единую картину и позволяют экономить время команды, избегая повторения одних и тех же действий. Персональная память управляется самим пользователем, который может добавлять и удалять записи, а общая память обновляется и контролируется AI-агентом, который анализирует общие взаимодействия и адаптирует рекомендации. Важно, что память не влияет на сами результаты поиска, а лишь помогает эффективнее выбирать планы решения задачи. Интеллект Secoda AI реализован через сложный конвейер, который проходит каждый запрос: от инициализации — загрузки прав доступа, фильтров и настроек — до активации специализированных инструментов и агентов.
На этапе обработки модель выбирается динамически, исходя из сложности и типа задачи. При необходимости задействуется гибридный подход — поисковая часть сочетается с генерацией ответов для достижения баланса между точностью и выразительностью. Особое внимание уделено работе с метаданными и графами происхождения данных. Lineage — составляющая любых серьезных data governance решений — интегрирован глубоко, позволяя автоматически определять и визуализировать связи между объектами, выявлять последствия изменений и искать связанные ресурсы. Мы обеспечиваем актуальность информации за счёт прямого подключения к источникам и использования свежих данных.
Чтобы масштабировать интеллектуальные ответы и упростить управление, Secoda AI задействует множество внутренней автоматизации: периодическая обработка и обогащение сущностей, наложение персонализированных фильтров безопасности, а также использование истории взаимодействий пользователей для подбора релевантного контекста. Всё это происходит в рамках многоуровневого RAG-пайплайна, где данные проходят несколько этапов ранжирования, расширения и нормализации перед генерацией результата. Безопасность и конфиденциальность — ключевые принципы при разработке Secoda AI. Система спроектирована таким образом, чтобы строго соответствовать корпоративным политикам и нормам, включая GDPR и другие стандарты. Все взаимодействия с данными регулируются на уровне рабочих пространств и пользователей.
Механизмы PII-маскировки и фильтрации обеспечивают, что чувствительная информация автоматически скрывается. Доступ к данным предоставляется исключительно в рамках прав пользователя, а инструменты анализируют и удаляют нежелательный контент ещё на этапе сборки контекста. Кроме того, все запросы и ответы логируются для аудита и контроля, что повышает прозрачность и подотчётность. Важно отметить, что обучение и донастройка моделей происходят только на синтетических, изолированных наборах данных, предотвратив риск попадания клиентской информации в обучающие данные или внешние модели. Аппаратная часть модели и прямое выполнение кода, например выполнение SQL-запросов, выполняются внутри защищённой инфраструктуры Secoda, передавая минимально необходимую информацию на сторонние сервисы для инференса.
Эта архитектура объединяет лучшие технологии с принципами минимизации рисков и максимальной безопасности. Отличительной особенностью Secoda AI является не просто использование искусственного интеллекта, а создание data-native решения, глубоко интегрированного в инфраструктуру управления данными. В отличие от универсальных чатботов, наша система понимает специфику организации данных, стандарты и процессы, обеспечивает персонализированную и ведомственную поддержку, позволяя быстро выполнять сложные задачи без ошибок и лишних усилий. Мы оснастили Secoda AI многоагентной системой, где отдельные агенты специализируются на поиске, запоминании, предложениях и других функциях. Они взаимодействуют друг с другом, обеспечивая слаженную работу и комплексную обработку запросов.
Это позволяет масштабировать функциональность и непрерывно улучшать результаты. Secoda AI активно применяется в различных продуктивных сценариях — от исправления ошибок SQL-запросов с учётом схемы данных, до генерации и обновления документации, простой и глубокой поисковой аналитики, а также автоматизации распределения ответственности и классификации данных. Корпоративные пользователи получают адаптированные ответы, соответствующие их роли и текущим задачам, что помогает повысить эффективность и качество работы с данными. Мы продолжаем развивать платформу, планируя усовершенствовать архитектуру агентов, добавить больше проактивных рекомендаций и расширить возможности автоматизации. В будущем Secoda AI будет автоматически выявлять ошибки в линейках данных, предлагать обновления документации и обеспечивать непрерывный рост знаний и навыков всей команды без лишних затрат времени.
Secoda AI — это результат глубокого технического инженерного подхода, основанного на современных достижениях ИИ и понимании потребностей дата-команд. Его архитектура сочетает в себе гибридные модели, продвинутую систему RAG, тонко настроенные встраивания и контролируемое выполнение кода с тщательным соблюдением политик безопасности и приватности. Мы твердо убеждены, что эффективная работа с данными требует не просто генеративного интеллекта, а скрупулёзного подхода с вниманием к деталям, прозрачности и профессиональному сопровождению. Именно такой комплексный подход делает Secoda AI надежным партнером для команд, стремящихся извлечь максимальную пользу из своих данных, сохраняя при этом полный контроль и уверенность в безопасности.
