苏格兰水务借助Databricks Genie实现资本投资数据自然语言查询
本文介绍苏格兰水务用Databricks Genie把资本支出数据变成对话式查询，展示治理数据结合自然语言界面的落地案例。
苏格兰水务的资本投资项目团队此前需翻查大量报表或求助数据专家获取项目信息。如今通过Databricks Genie，在Microsoft Teams中直接用自然语言提问，即可基于受治理数据获得即时可信答案，减少等待，让团队更专注于决策。
正文摘录
- title: How Scottish Water Made Its Capital Investment Data Conversational With Databricks Genie - sourcecompany: Databricks - bodymarkdown: 将碎片化的报表，转变为可信的、可对话的项目数据访问体验 在 Scottish Water 的资本投资 (CI) 项目组合中，团队需要快速获取关于项目状态、财务绩效、交付里程碑和风险的答案。这些信息其实早已存在，但找到它们往往意味着要在大量的报表中翻找，或者依赖数据专家从底层数据表中提取正确信息。Databricks Genie 改变了这一切。如今，项目团队可以直接在 Microsoft Teams 中用自然语言提问，并在几秒钟内获得可信的答案。 Scottish Water 的 CI 部门并不缺数据。缺的是访问途径。 在实际工作中，这类问题有多种表现： 结果可想而知：分析师花时间重复做已有的工作，交付团队等待数据提取，而重要的项目数据并不总能触达那些负责日常决策的人。 SPARK 是 Scottish Water 为其项目组合数据自然语言接口打造的内部品牌，底层基于 Genie 构建。 用户不再需要搜索正确的报表，而是直接提问，并得到基于受管控数据的答案。SPARK 把这个体验直接带入了团队已经在使用的 Microsoft Teams 中，省去了切换到新界面的成本。 用户在 Teams 中通过 Copilot 提交问题，由 Copilot supervisor agent 进行编排，再通过模型上下文协议 (MCP) 连接到 Databricks Genie Space。Genie 将问题转换为查询语句，在 Unity Catalog 中针对受管控的数据执行查询，然后将结果返回给用户。