२०२६ मधील Agentic Data Engineering
पारंपारिक डेटा पाइपलाइन्स डेटा बिंदू A पासून बिंदू B पर्यंत हलवतात. ते डॅशबोर्ड आणि मानवी विश्लेषकांसाठी (human analysts) उपयुक्त असतात.
२०२६ मध्ये, तुमचे ग्राहक बदलले आहेत. तुमची पाइपलाइन आता AI एजंट्सना सेवा देते.
AI एजंट ही अशी प्रणाली आहे जी एखादे ध्येय गाठण्यासाठी समजून घेते (perceives), तर्क करते (reasons) आणि कृती करते (acts). प्रत्येक टप्प्यावर मार्गदर्शनासाठी त्याला मानवाची गरज नसते. कृती करण्यासाठी, एजंट्सना केवळ कच्च्या डेटापेक्षा (raw data) अधिक गोष्टींची गरज असते. त्यांना संदर्भाची (context) गरज असते.
सध्याच्या बहुतेक पाइपलाइन्स एजंट्ससाठी अपयशी ठरतात कारण त्यामध्ये अर्थपूर्णता (semantic meaning) नसते. जर एखाद्या कॉलममध्ये "status" असे नाव असेल आणि त्यामध्ये A, B, किंवा C ही मूल्ये असतील, तर मानवाला त्याचा अर्थ समजतो. पण एजंटला तो समजत नाही. तो अंदाज लावेल. अंदाजांमुळे चुकीचे रिपोर्ट आणि चुकीचे निर्णय घेतले जाऊ शकतात.
तुम्हाला साध्या पाइपलाइन्सकडून 'कॉन्टेक्स्ट इंजिनीअरिंग'कडे (context engineering) वळणे आवश्यक आहे.
तुमचा डेटा 'एजंट-रेडी' (agent-ready) करण्यासाठी, या पायऱ्या फॉलो करा:
- समृद्ध मेटाडेटा (rich metadata) जोडा. प्रत्येक टेबल आणि कॉलमला वर्णनाची (description) गरज असते. केवळ नावांवर अवलंबून राहू नका. DataHub किंवा OpenMetadata सारखी साधने वापरा जेणेकरून एजंट्स API द्वारे या वर्णनांचा शोध घेऊ शकतील.
- तुमची लिनिएज (lineage) मॅप करा. डेटा कुठून येतो आणि कोणत्या ट्रान्सफॉर्मेशनमुळे त्यात बदल झाला आहे, हे एजंट्सना माहित असणे आवश्यक आहे. हे मॅप्स आपोआप तयार करण्यासाठी dbt वापरा.
- एम्बेडिंग्स (embeddings) तयार करा. पारंपारिक पाइपलाइन्स टेबल्स आउटपुट म्हणून देतात. एजेंटिक पाइपलाइन्सनी वेक्टर रिप्रझेंटेशन्स (vector representations) देखील आउटपुट म्हणून दिले पाहिजेत. यामुळे एजंट्सना सिमँटिक सर्च (semantic search) वापरता येईल.
- कडक स्कीमा व्हॅलिडेशन (schema validation) लागू करा. Great Expectations सारखी साधने वापरा. जर स्कीमा बदलला, तर सिस्टमने त्वरित त्रुटी दर्शवणे (fail fast) आवश्यक आहे. चुकीचा डेटा घेणारा एजंट ही एक मोठी आपत्ती ठरू शकते.
या प्रकारे विचार करा:
पारंपारिक पाइपलाइन म्हणजे एक कन्व्हेयर बेल्ट (conveyor belt) आहे. तो वस्तू हलवतो पण त्या काय आहेत हे त्याला माहित नसते.
'एजंट-रेडी' सिस्टम म्हणजे एक स्मार्ट वेअरहाऊस (smart warehouse) आहे. प्रत्येक वस्तूला बारकोड, इतिहास आणि स्पष्ट लेबल असते. ते व्यवस्थित असल्याने रोबोट्स तिथे सहज काम करू शकतात.
स्मार्ट वेअरहाऊस तयार करणे हे तुमचे काम आहे.
छोट्या स्तरापासून सुरुवात करा:
- आजच महत्त्वाच्या टेबल्सचे ऑडिट करा आणि वर्णने जोडा.
- तुमच्या सध्याच्या स्टॅकमध्ये लिनिएज ट्रॅकिंग (lineage tracking) सक्षम करा.
- एका पाइपलाइनमध्ये एक एम्बेडिंग स्टेप जोडा.
- स्कीमा व्हॅलिडेशन चेकपॉइंट्स सेट करा.
AI एजंट्समुळे डेटा इंजिनीअरिंग अधिक महत्त्वाचे झाले आहे. कोणीही LLM ला डेटाबेसशी जोडू शकते. परंतु केवळ कुशल इंजिनीअर्सच असे पायाभूत घटक (foundations) तयार करू शकतात ज्यामुळे ते एजंट्स विश्वसनीय बनतात.
आताच पाया तयार करा.
ऐच्छिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi