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AI Data Engineers - Data Engineering After AI // Vikram Chennai // #309
2025/4/25
MLOps.community
V
Vikram
Vikram: 我是Ardent AI的创始人兼CEO，我们正在构建AI数据工程师，这是一种利用LLM技术来简化数据工程流程的AI代理。数据工程师是这项技术的最佳用户，因为他们能够理解并利用AI工具来提高效率。AI数据工程师可以连接到你的数据栈，并通过自然语言指令执行各种数据工程任务，例如构建数据管道、进行模式迁移等。它可以自动完成许多繁琐的工作，例如查找API端点、编写代码、将其推送到GitHub仓库并创建拉取请求。它还可以访问并理解各种数据库的模式，从而在构建管道时做出更明智的决策。为了应对复杂数据系统带来的挑战，我们专注于特定领域、上下文和结果的专业训练，并通过创建轻量级且短暂的暂存环境来提高准确性。我们还创建了一个基准来评估AI数据工程师的性能，并通过数据质量检查和其他测试来验证其结果。为了解决上下文不足的问题，我们添加了一个检查步骤来判断任务的可行性，并在任务不可能完成时发出警告。我们还将大型任务分解成较小的任务，以提高可靠性和准确性，并允许用户更好地控制流程。我们利用GitHub仓库和数据库上下文来提供必要的背景信息，并使用检索增强生成技术来去除不必要的上下文信息。我们还允许用户附加文档作为上下文信息，以帮助AI数据工程师理解公司内部的特定术语和流程。我们的定价模式是基于订阅费和信用额度分配的，以满足不同客户的需求。AI数据工程师的计算资源消耗包括运行代码和与各种服务交互所需的计算资源。我们已经看到AI数据工程师成功地完成了跨多个服务的复杂数据处理任务，例如使用Airflow作为编排器并调用Databricks进行Spark代码执行。这表明我们的技术具有很大的潜力。
Demetrios: 作为主持人，我与Vikram讨论了AI数据工程师的构建过程、面临的挑战以及未来的发展方向。我们探讨了AI数据工程师的概念、功能以及如何与现有的数据工程工具和流程集成。我们还讨论了如何处理复杂的数据系统、如何进行评估和验证，以及如何确保AI数据工程师能够在各种场景下可靠地工作。此外，我们还探讨了定价策略、计算资源的分配以及如何平衡AI的自动化能力和人工干预的必要性。通过与Vikram的对话，我们深入了解了AI数据工程师的优势和局限性，以及它如何帮助数据工程师提高效率和解决实际问题。
Deep Dive
Vikram Chennai, founder of Ardent AI, introduces AI Data Engineers, AI agents performing data engineering tasks. They integrate with existing stacks (like Airflow and GitHub) to build pipelines, handle schema migrations, and automate tasks usually done manually by data engineers. The AI agent interacts via a terminal, understanding API outputs and database schemas to build and push pipelines as PRs.
- Introduction of AI Data Engineers as AI agents for data engineering tasks.
- Integration with existing data engineering stacks (Airflow, GitHub).
- Automation of pipeline building, schema migrations, and other tasks.
- Agent interaction via a terminal interface.
Shownotes Transcript