dbt-llm-agent aprovecha grandes modelos de lenguaje para transformar la interacción de los equipos de datos con proyectos dbt. Permite a los usuarios explorar y consultar sus modelos de datos en inglés sencillo, generar SQL a partir de instrucciones de alto nivel y recuperar instantáneamente la documentación del modelo. El agente soporta múltiples proveedores de LLM—OpenAI, Cohere, Vertex AI—and se integra sin problemas en el entorno Python de dbt. Además ofrece revisiones de código impulsadas por IA, sugiere optimizaciones para transformaciones SQL y puede generar pruebas de modelos para validar la calidad de datos. Al incorporar un LLM como asistente virtual en tu flujo de trabajo dbt, esta herramienta reduce el esfuerzo manual de codificación, mejora la descubribilidad de documentación y acelera el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos robustos.

Memor ofrece un subsistema de memoria para agentes de modelos lingüísticos, permitiéndoles almacenar incrustaciones de eventos pasados, preferencias del usuario y datos contextuales en bases de datos vectoriales. Soporta múltiples backends como FAISS, ElasticSearch y almacenes en memoria. Con búsquedas semánticas de similitud, los agentes pueden recuperar memorias relevantes basándose en incrustaciones de consultas y filtros de metadatos. Las pipelines de memoria personalizables de Memor incluyen segmentación, indexado y políticas de expulsión, asegurando una gestión escalable y a largo plazo del contexto. Integra esto en el flujo de trabajo de tu agente para enriquecer los prompts con contexto histórico dinámico y mejorar la relevancia en respuestas en interacciones multisesión.