dbt-llm-agentは、大規模言語モデルを活用して、データチームのdbtプロジェクトとのやり取りを変革します。英語の自然言語でモデルを探索・クエリし、ハイレベルなプロンプトから自動的にSQLを生成し、モデルのドキュメントを即座に取得できます。エージェントはOpenAI、Cohere、Vertex AIをサポートし、dbtのPython環境とシームレスに連携します。また、AIによるコードレビューやSQL変換の最適化提案、モデルのテスト生成も行います。LLMを仮想アシスタントとして組み込むことで、手動のコーディング作業を減らし、ドキュメントの検索性を高め、堅牢なデータパイプラインの開発と保守を促進します。

Memorは、言語モデルエージェントのための記憶サブシステムを提供し、過去のイベント、ユーザーの好み、コンテキストデータの埋め込みをベクトルデータベースに保存します。FAISSやElasticsearch、インメモリストアなど複数のバックエンドに対応しています。意味的類似性検索を使用して、エージェントはクエリの埋め込みやメタデータフィルターに基づいて関連する記憶を検索できます。Memorのカスタマイズ可能な記憶パイプラインには、チャンク化、インデックス作成、排除ポリシーが含まれ、スケーラブルな長期コンテキスト管理を実現します。これをエージェントのワークフローに統合し、動的な履歴コンテキストでプロンプトを豊かにし、複数セッションにわたる応答の関連性を向上させます。