Dataiku Agentic AI là gì: Các tác nhân cho luồng dữ liệu lớn

Dataiku AI xử lý các luồng dữ liệu lớn, xử lý dữ liệu trong vài phút thay vì nhiều ngày. Bạn nhận được lợi ích từ việc bảo trì cơ sở hạ tầng, tiết kiệm thời gian và chi phí, cùng với những thông tin chi tiết có thể hành động hóa giúp tạo lợi thế cạnh tranh. Vì bạn đang ở đây, có lẽ bạn đã đoán ra rằng hầu hết các quy trình AI tác nhân đều yêu cầu proxy: cụ thể là proxy xoay vòng dân cư. 

Đây là một chủ đề rộng lớn, và chúng ta mới chỉ ở phần mở đầu. Tôi đã thu thập thông tin cho bạn: từ các câu chuyện thành công của người dùng trực tuyến đến dữ liệu trực tiếp từ các cuộc phỏng vấn của tôi với các chuyên gia AI. Hãy chuẩn bị sẵn sàng, và cùng khám phá nào!

TÓM TẮT

Dataiku AI là gì và khi nào bạn cần nó

Dataiku là một nền tảng AI doanh nghiệp thống nhất phân tích, học máy và AI agents vào một môi trường được quản trị duy nhất. Các agents của nó là các hệ thống tự động được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng lập kế hoạch, truy xuất dữ liệu, gọi các công cụ bên ngoài và thực thi các quy trình nhiều bước mà không cần sự can thiệp của con người.

Một công ty cần các AI agents của Dataiku khi có các hoạt động dữ liệu lớn, phức tạp không thể mở rộng quy mô bằng nỗ lực thủ công. ROI của nền tảng trở nên đặc biệt rõ ràng khi các quy trình liên quan đến dữ liệu đa nguồn, kiến thức chuyên môn cần được đóng gói cho các nhóm rộng hơn, hoặc các quy trình lặp lại hiện đang tốn thời gian của nhà phân tích.

Một vài con số của Dataiku để làm rõ:

• ZS Associates đã thấy phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn 60% và giảm 25% lỗi sau triển khai

• Euronext tiết kiệm cho các nhà phân tích tới 20% thời gian trước đây dành cho các truy vấn thị trường lặp lại. 

• Mitsubishi Electric đã tăng tốc cung cấp phân tích lên 60% bằng cách triển khai các agents của Dataiku trên toàn bộ hệ thống báo cáo của họ. 

• John Lewis Partnership báo cáo 40 triệu bảng Anh ROI, với tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 25–30% và tốc độ triển khai chiến dịch nhanh gấp 2 lần. 

Điều tôi thích nhất về Dataiku là khả năng truy cập dễ dàng vào công cụ — theo cách không cần code. Các nhà phân tích dữ liệu và người dùng thông thường của chúng tôi có thể tiếp cận rất nhanh chóng và xây dựng một use case một cách nhanh chóng.

— Stéphane Callamand, chuyên gia chuyển đổi số tại Michelin

Cách sử dụng Dataiku AI: Quy trình làm việc với khối lượng dữ liệu lớn

Các AI agent của Dataiku hoạt động tốt nhất trong môi trường mà kích thước và độ phức tạp của dữ liệu là các chỉ số quan trọng nhất. Chúng được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu khách hàng, tài chính hoặc khoa học và xử lý theo hướng dẫn. Nếu quy trình làm việc của bạn thuộc các danh mục dưới đây, chúng có thể hữu ích.

Quy trình tài chính tự động

Các agent tài chính Dataiku làm gì:

• Xác thực hóa đơn theo các điều khoản hợp đồng và tự động đánh dấu sự không khớp

• Phân tích dữ liệu giá thị trường trên hàng nghìn SKU hoặc chứng khoán

• Giám sát các bất thường trong thanh toán và kích hoạt cảnh báo hoặc leo thang

• Định tuyến các giao dịch nhạy cảm về tuân thủ để con người xem xét với các bản tóm tắt do AI tạo ra

• Tạo báo cáo tài chính định kỳ bằng cách truy vấn cơ sở dữ liệu có cấu trúc bằng ngôn ngữ tự nhiên

Hỗ trợ và vận hành kinh doanh

Các agent hỗ trợ Dataiku làm gì:

• Phân loại các ticket đến theo danh mục, mức độ khẩn cấp và lĩnh vực sản phẩm

• Truy xuất câu trả lời từ cơ sở kiến thức có cấu trúc và gửi phản hồi đã được xác thực

• Mở hoặc cập nhật ticket trong Jira, ServiceNow hoặc Freshdesk dựa trên các điều kiện kích hoạt

• Leo thang cho các chuyên gia với bản tóm tắt lịch sử do AI tạo ra và hành động được đề xuất

• Đo lường thời gian giải quyết và chất lượng trên khối lượng hỗ trợ tồn đọng lớn

Chuỗi cung ứng và tuân thủ

Các agent chuỗi cung ứng và tuân thủ Dataiku làm gì:

• Giám sát rủi ro nhà cung cấp bằng cách tổng hợp tin tức, danh sách trừng phạt và cơ sở dữ liệu PEP

• Kích hoạt quy trình đặt hàng lại dựa trên ngưỡng mức tồn kho và dự đoán thời gian giao hàng

• Chạy phân tích mô hình AML trên các cụm giao dịch và đánh dấu hoạt động đáng ngờ

• Chuẩn bị tóm tắt điều tra với các đề xuất leo thang cho nhân viên tuân thủ

• Tương quan dữ liệu giao hàng với dự báo nhu cầu để phát hiện sớm các điểm nghẽn

Sử dụng trong khoa học và nghiên cứu

Các agent nghiên cứu Dataiku làm gì:

• Tìm kiếm sổ đăng ký thử nghiệm toàn cầu và xếp hạng các địa điểm tiềm năng theo nhóm bệnh nhân, địa lý và lịch sử hiệu suất

• Trích xuất và so sánh các chỉ số hiệu suất của nhà điều tra trên các thử nghiệm

• Tổng hợp tài liệu học thuật và trả về bản tóm tắt có cấu trúc cho các nhà nghiên cứu

• Xác định các mô hình trên các bộ dữ liệu thử nghiệm và đánh dấu các bất thường để chuyên gia xem xét

• Tự động hóa nghiên cứu thị trường: thu thập thông tin cạnh tranh, trích xuất dữ liệu chính và tạo báo cáo phân tích

Khi nào bạn cần proxy cho Dataiku

Hầu hết các quy trình làm việc agent của Dataiku không hoạt động trong môi trường nội bộ sạch sẽ, được kiểm soát. Thay vào đó, chúng kết nối ra ngoài để:

• thu thập dữ liệu đối thủ cạnh tranh

• giám sát sổ đăng ký bên ngoài

• lấy giá cả theo địa phương

• truy vấn cơ sở dữ liệu tuân thủ toàn cầu

Không có lớp proxy, các agent này bị chặn, cung cấp kết quả theo địa lý không chính xác hoặc để lộ IP cơ sở hạ tầng của công ty ra hệ thống bên ngoài.

Proxy dân cư xoay vòng giải quyết từng vấn đề này bằng cách duy trì một nhóm lớn IP người dùng thực, tự động xoay vòng chúng theo mỗi yêu cầu và định tuyến lưu lượng agent qua các khu vực địa lý phù hợp với nguồn dữ liệu mục tiêu. Chúng đóng vai trò là xương sống hoạt động giúp lớp dữ liệu của agent đáng tin cậy và luôn sạch sẽ.

Triển khai và khắc phục sự cố các agent AI Dataiku 

Để thực sự hiểu một thứ gì đó là có khả năng triển khai và sử dụng nó. Dưới đây là các thuật toán cơ bản để sử dụng AI agent của Dataiku áp dụng cho hầu hết các quy trình làm việc.

Cách triển khai agent AI Dataiku

1. Đăng nhập vào phiên bản Dataiku của bạn và điều hướng đến bảng điều khiển Dự án .

2. Tạo một dự án mới hoặc mở một dự án hiện có mà bạn muốn triển khai agent.

3. Truy cập LLM Mesh qua Quản trị → Kết nối → Kết nối Mới, và cấu hình LLM ưa thích của bạn (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, hoặc endpoint tùy chỉnh/proxy).

4. Mở Agent Designer (có sẵn trong các luồng GenAI hoặc qua trình xây dựng công thức trực quan) và xác định mục tiêu của agent, các công cụ (API, tập dữ liệu, luồng Dataiku), và cài đặt bộ nhớ.

5. Thêm các công cụ như tập dữ liệu, endpoint SQL, REST API bên ngoài, hoặc các công thức Python/R mà nó có thể gọi để hoàn thành nhiệm vụ.

6. Kiểm tra agent trong studio tương tác bằng cách xem xét nhật ký chuỗi suy nghĩ để xác minh rằng nó gọi đúng công cụ và tạo ra kết quả chính xác.

7. Xuất bản lên Agent Hub để toàn nhóm truy cập. Thiết lập quyền truy cập và quy tắc quản trị (xem xét đầu ra, kích hoạt can thiệp thủ công, logic leo thang).

8. Giám sát qua Agent Management. Theo dõi thời gian hoạt động, thời gian phản hồi, tỷ lệ lỗi, số yêu cầu mỗi phút, và các chỉ số tác động kinh doanh (chất lượng đầu ra, tuân thủ chính sách).

Cách thiết lập proxy cho AI agent trong Dataiku

Bước 1: Lấy thông tin đăng nhập proxy từ CyberYozh

• Đăng nhập vào tài khoản CyberYozhcủa bạn.

• Điều hướng đến Residential Rotating Proxies và tạo danh sách thông tin đăng nhập của bạn

• Ghi chú lại host proxy (IP), cổng, tên người dùng và mật khẩu, cũng như thiết lập chiến lược luân chuyển

• Truy cập Khóa API của bạn và tạo một endpoint API mà bạn sẽ sử dụng trong quy trình tự động hóa

Bước 2a: Cấu hình proxy trong bảng điều khiển Dataiku (phương pháp toàn cục)

• Truy cập Quản trị → Cài đặt → Khác trong giao diện web DSS của bạn.

• Điền vào HTTP Proxy Host (cổng CyberYozh của bạn), Cổng, và thông tin xác thực.

• Lưu lại. Sau đó, trên bất kỳ kết nối nào bạn muốn proxy (S3, tập dữ liệu HTTP, plugin API Connect), chọn Sử dụng proxy toàn cục.

• Tất cả các yêu cầu của agent được định tuyến qua những kết nối đó giờ đây sẽ tự động đi qua CyberYozh.

Bước 2b: Định nghĩa proxy trực tiếp trong mã agent (phương pháp theo từng tác vụ)

Đối với các công cụ hoặc công thức Python được gọi bởi agent của bạn, hãy thêm proxy ở cấp độ yêu cầu bằng cách sử dụng khóa API của bạn. Đây là một ví dụ nhỏ với thiết lập proxy xoay vòng cơ bản:

import requests

# Get rotating proxy credentials

credentials = requests.post(
    'https://app.cyberyozh.com/api/v1/proxies/rotating-credentials/',

    headers={'X-Api-Key': “your_API_key”},

    json={

        'connection_login': 'your_login',
        'connection_password': 'your_password',
        'connection_host': 'your_IP',
        'connection_port': ‘your_port’,
        'session_type': 'your_session_type', # short_session, etc.
        'country_code': 'your_country_code', # US, UK, GE, etc.
        'amount': 5  # How many credentials you need
    }

)

# Get credentials in a code-readable JSON format
creds = credentials.json()['credentials']

# Use the first credentials set
proxy = {
    'http': f'http://{creds[0]}',
    'https': f'http://{creds[0]}'
}

# Use the proxy

response = requests.get("https://target-data-source.com", proxies=proxy)

Khắc phục sự cố và các vấn đề đã biết của Dataiku

Các chuyên gia trên LinkedIn và trong Cộng đồng Dataiku đã chỉ ra một số điểm khó khăn thường xuyên lặp lại. Dưới đây là những vấn đề phổ biến nhất và cách giải quyết chúng.

1. Tình trạng agent phát triển tràn lan — quá nhiều agent với quyền sở hữu không rõ ràng

Triệu chứng: Nhiều nhóm xây dựng các agent chồng chéo; bộ phận IT mất khả năng giám sát; chi phí trùng lặp xuất hiện.

Giải pháp:

• Yêu cầu tất cả các agent phải được đăng ký và xuất bản thông qua Agent Hub trước khi sử dụng.

• Chỉ định một người chịu trách nhiệm cho mỗi agent đã triển khai.

• Sử dụng tháp điều khiển Agent Management của Dataiku để kiểm toán các agent đang hoạt động, mức độ sử dụng và tuân thủ chính sách.

2. API bên ngoài và nguồn dữ liệu bị chặn IP

Triệu chứng: Agent bị lỗi giữa chừng với lỗi HTTP 403 hoặc 429 khi thu thập dữ liệu bên ngoài.

Giải pháp:

• Cấu hình một proxy dân cư xoay vòng (ví dụ: CyberYozh) trong Administration → Settings → Misc hoặc trực tiếp trong mã công cụ Python của agent.

• Đối với các agent truy cập dữ liệu bị hạn chế theo vùng địa lý, hãy sử dụng tính năng nhắm mục tiêu quốc gia của CyberYozh thông qua API.

• Kiểm tra kết nối proxy trước khi triển khai: xác thực với một yêu cầu duy nhất trước, sau đó chạy các tác vụ hàng loạt.

3. LLM và các lệnh gọi công cụ làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm

Triệu chứng: Các agent gửi PII hoặc dữ liệu kinh doanh bí mật đến các API LLM bên ngoài, tạo ra rủi ro về tuân thủ.

Giải pháp:

• Triển khai một proxy làm cổng cục bộ giữa các agent của bạn và các LLM bên ngoài.

• Cấu hình LLM Mesh để trỏ đến điểm cuối proxy thay vì trực tiếp đến OpenAI hoặc Anthropic.

• Nó tự động phát hiện và che giấu PII trước khi các lời nhắc rời khỏi môi trường của bạn, khôi phục các giá trị gốc trong các phản hồi.

4. Lỗi suy luận và ảo giác của agent

Triệu chứng: Agent gọi sai công cụ, thực hiện hành động không chính xác hoặc tạo ra đầu ra giả mạo.

Cách khắc phục:

• Xem lại nhật ký chuỗi suy luận của agent trong Dataiku agent studio để truy vết lệnh gọi công cụ nào gây ra lỗi.

• Thêm mô tả công cụ rõ ràng và ràng buộc tham số để giảm sự mơ hồ.

• Triển khai các bước xem xét có sự tham gia của con người cho các hành động có tính chất quan trọng cao (giao dịch tài chính, đầu ra hướng tới khách hàng).

• Sử dụng Dataiku Reasoning Systems cho các quy trình làm việc nhiều bước yêu cầu lập kế hoạch mở rộng trước khi hành động.

5. Khó chứng minh ROI cho các dự án agent

Triệu chứng: Các agent được xây dựng, nhưng doanh nghiệp không thấy tác động có thể đo lường được, và nguồn vốn để mở rộng quy mô bị từ chối.

Cách khắc phục:

• Liên kết mỗi agent với một KPI cụ thể, có thể đo lường được trước khi xây dựng (ví dụ: «giảm thời gian xử lý hóa đơn X giờ mỗi tuần»).

• Sử dụng Agent Management → Business Impact tab để theo dõi hiệu suất KPI theo thời gian.

• Bắt đầu với các trường hợp sử dụng hẹp, tần suất cao (định tuyến phiếu hỗ trợ, xác thực hóa đơn) nơi khối lượng đủ lớn để tạo ra khoản tiết kiệm rõ ràng một cách nhanh chóng.

Kết luận: Giảm thời gian và thu lợi ích từ dữ liệu

Các AI agent của Dataiku biến hàng tuần nỗ lực của chuyên gia thành các quy trình làm việc được quản trị, có thể lặp lại và chạy trong vài phút, với kết quả đã được chứng minh trong các điều kiện khác nhau. Proxy giúp các agent này đáng tin cậy trong thế giới thực: các IP xoay vòng dân cư vượt qua chặn địa lý và giới hạn tốc độ, đồng thời giữ dữ liệu nhạy cảm trong phạm vi của bạn. Điều này đảm bảo chất lượng dữ liệu nhất quán, tuân thủ và ROI.