Comment arriver à votre ontologie
Comment construire une ontologie avec des agents IA ?
Par Dr. Simon Harrer · · vidéo de 2:31 · 8 diapositives
En bref
Les métiers et les agents IA ont tous deux besoin d'une ontologie pour comprendre vos données. Un agent rédige l'ontologie à partir des connaissances qui existent déjà. Les métiers relisent chaque changement sous forme de diff sur une branche, avant qu'il n'entre dans l'ontologie.
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Modéliser à la main est trop lent
Les connaissances sur votre métier existent déjà. Elles sont dans des documents, dans des Data Contracts, dans des tables de base de données et dans la tête des gens. Si vous modélisez tout à la main, il vous faut des mois d'ateliers. Personne n'attend aussi longtemps.
Rassembler les connaissances
Commencez par rassembler ce que le métier sait déjà. Utilisez des entretiens avec les experts du domaine, des notes d'atelier, des glossaires, des Data Contracts et des tables de base de données. Un agent lit tout cela. Il rédige ensuite des concepts, des descriptions et des relations. L'agent part ainsi de connaissances réelles, et non d'une page blanche.
Des propositions sur une branche
L'agent ne modifie pas l'ontologie. Il place ses propositions sur une branche. L'ontologie principale reste inchangée jusqu'à ce que quelqu'un merge cette branche. L'agent fait les propositions, mais une personne décide de ce qui entre dans l'ontologie.
Relire le diff dans le diagramme
Les métiers ne lisent pas de YAML. Ils relisent le changement dans le diagramme. Le diagramme marque chaque concept que l'agent a ajouté, modifié ou supprimé. Quand vous ouvrez un concept, vous voyez l'ancienne description barrée au-dessus de la nouvelle.
Itérer sur le diff
Un expert du domaine n'est pas d'accord avec une définition. Il écrit un commentaire sur le diff et explique pourquoi. L'agent met la branche à jour, et le diff montre le nouveau concept. Après quelques tours, les définitions sont justes.
Trouver le blast radius
Quand l'ontologie est déjà en usage, le diff ne suffit pas. Les Data Contracts relient leurs colonnes aux concepts. Une analyse de blast radius montre les Data Contracts, les colonnes et les responsables touchés. Si vous supprimez un concept qu'une colonne utilise encore, le lien casse.
Les responsables relient à nouveau d'abord
Les responsables des Data Contracts touchés relisent aussi le changement. Ils relient d'abord leurs colonnes au bon concept. Un concept ne disparaît que lorsque plus aucune colonne ne le référence. Aucun Data Contract ne perd ainsi son sens.
Encore et encore
Le responsable merge ensuite la branche, et l'ontologie grandit d'un pas relu. Chaque nouveau produit de données et chaque nouveau processus ouvre une nouvelle branche avec un nouveau diff. Selon un planning, un agent examine aussi toute l'ontologie à la recherche de doublons et de manques.