Как создать управляемую агентную аналитику в Amazon Redshift с помощью семантического слоя dbt

Почему запрос на получение дохода от ИИ-агента оказался неверным на 3,5 миллиона долларов, и как AWS исправила это с помощью семантического слоя dbt и серверов dbt и Amazon Redshift MCP. С конференции dbt Summit 2026. Узнайте больше о dbt Summit 2026 и посмотрите другие сессии: https://www.getdbt.com/dbt-summit Нила Кулкарни и Венкатеш Аравамудан, архитекторы решений в AWS, демонстрируют запрос, который выглядел правдоподобно и показал доход в 14,86 миллиона долларов, но на самом деле составил 11,36 миллиона долларов, что на 30,8% больше, поскольку не были исключены возвраты средств, отмены и тестовые учетные записи. Их решение — двухуровневая архитектура управления: сервер dbt MCP управляет тем, что запрашивается по сертифицированным определениям метрик, а сервер Redshift MCP — как это делается. Поскольку агент выбирает метрики из перечисленного списка, создание искусственных метрик становится структурно невозможным. На этом сеансе вы узнаете: • Как правдоподобный запрос, сгенерированный ИИ, может отличаться на 30% • Как серверы dbt MCP и Redshift MCP разделяют управление • Почему перечисленные метрики предотвращают создание агентами собственных определений Спикеры: Нила Кулкарни, старший архитектор решений; Венкатеш Аравамудан, старший архитектор партнерских решений; AWS Узнайте больше о семантическом слое dbt: https://www.getdbt.com/product/semant... #dbt #SemanticLayer #AmazonRedshift