Как я тестирую своего аналитического агента с помощью SQL и DuckDB

Я работаю над усовершенствованием своего первоначального агента DuckDB Analytics. У меня есть новый репозиторий и обновлённый код. Всё идёт как по маслу. Это видео спонсируется компанией MotherDuck: https://motherduck.com/ Мой репозиторий агента на GitHub: https://github.com/early-signal-tech/... Теперь я хочу показать вам систему оценки производительности моего агента. Оценка крайне важна для определения качества выходных данных агента. В случае с аналитическими агентами вы можете сравнить то, что агент делал (трассировки агента), с реальными SQL-запросами к исходной таблице. Я покажу вам, как работает эта система при оценке производительности моего агента! Отметки времени: 0:00 Вступление 2:09 Репозиторий агента и принцип работы цикла 3:07 Что такое трассировки и почему они важны 4:41 Вопросы для оценки и критерии оценивания 9:16 Запуск оценки и проверка её на соответствие SQL 14:14 Объяснение четырёх таблиц трассировок 17:07 Запрос Scorecard и рассуждения Клода 19:33 Вопрос о доходах за неделю 21:41 Ограничения доступа только для чтения: тест на удаление 23:30 Заключение Если вам понравилось, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь. Это помогает развитию канала. Мои ссылки: Substack: https://thefulldatastack.substack.com/ LinkedIn:   / hoytemerson   X: https://x.com/HoytEmerson Моя контент-компания: https://www.earlysignal.tech/