LakeMind
Natural-language analytics trên governed lakehouse systems.
Câu hỏi nghiệp vụ vẫn phải xếp hàng sau workflow dữ liệu.
LakeMind được xây cho các tổ chức đã có dữ liệu, nhưng để có câu trả lời vẫn cần kỹ năng SQL, backlog dashboard, hoặc một data engineer đứng giữa.
IT trở thành giao diện truy vấn
Câu hỏi ad-hoc phải chờ hàng giờ hoặc hàng ngày vì business users chưa thể tự truy vấn dữ liệu được quản trị một cách an toàn.
Dashboard dừng ở câu hỏi đã biết
BI truyền thống hiệu quả với view dựng sẵn, nhưng câu hỏi phát sinh vẫn quay về phân tích thủ công.
Nguồn dữ liệu còn phân mảnh
Database vận hành, file export và business systems cần một analytical path được quản trị trước khi agent có thể trả lời đáng tin cậy.
AI chung thiếu business context
LLM cần semantic profiles, ranh giới policy, và validation loop để tránh câu trả lời dữ liệu sai nhưng nghe rất tự tin.
Một analytical console được quản trị, không phải prompt box.
Demo đi theo hành trình sản phẩm thật: kết nối nguồn, sync bảng, định nghĩa semantics, hỏi trong chat, kiểm tra SQL, xuất dashboard, và benchmark độ tin cậy.
Bốn lớp giữ agent luôn có nền tảng.
Hệ thống tách data movement, lakehouse storage, agent reasoning và workflow người dùng để từng boundary có thể được kiểm thử và quản trị độc lập.
Enterprise sources
01Relational và operational systems được đồng bộ vào analytical foundation chung thay vì truy vấn ad hoc.
PostgreSQLMySQLERPCRMLakehouse backbone
02Object storage, Iceberg metadata, Polaris catalog và Trino tạo một SQL gateway duy nhất trên governed tables.
MinIOIcebergPolarisTrinoAgentic workflow
03LangGraph agents lập kế hoạch, lấy context, sinh Trino SQL, review lỗi, và đề xuất visualization.
LangGraphWeaviateRAGOperator surfaces
04Chat, SQL editor, Studio, Jobs, Dashboards và Benchmarks mở toàn bộ lifecycle mà không che mất artifacts bên dưới.
ChatSQLDashboardBenchmark
Semantic profiles
Định nghĩa bảng, thuật ngữ nghiệp vụ, metric expressions và ví dụ giúp câu hỏi tự nhiên có context trước khi sinh SQL.
Policy trước model
Keycloak identity và OPA authorization quyết định quyền truy cập. AI không được tự bịa permission model.
Operational runtime
Jobs, notebooks, sync status, logs và benchmark traces giúp quan sát hệ thống khi câu trả lời sai hoặc bị chậm.
Governed query loop
Mỗi câu trả lời đi qua chuỗi intent, context, execution, visualization và review có thể nhìn thấy.
- 01
Planner
Đọc intent và chọn semantic profile phù hợp.
- 02
Context
RAG hai bước làm giàu prompt bằng business knowledge.
- 03
Text-to-SQL
Sinh và chạy Trino SQL read-only.
- 04
Chart
Chọn visualization khớp với shape của kết quả.
- 05
Reviewer
Kiểm định chất lượng trước khi câu trả lời tới người dùng.
Hành trình dữ liệu
Các bề mặt sản phẩm cốt lõi trải qua ingest, prepare, analyze và quality review.
Ingest
Kết nối và sync nguồn dữ liệu
Connections
Kết nối source database và sync các bảng vào lakehouse thông qua CDC.
Prepare
Catalog, build và schedule
Catalog
Duyệt bảng đã sync và định nghĩa semantic profiles làm nền cho câu trả lời.
Studio
Notebook workspaces chuẩn bị, validate và publish analysis-ready tables.
Jobs
Lên lịch ETL định kỳ và kiểm tra log thực thi trực tiếp.
Analyze
Hỏi, query và visualize
Analyst
Hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận SQL, biểu đồ, cùng câu trả lời viết rõ ràng.
SQL Editor
Viết và chạy Trino SQL trực tiếp trên governed lakehouse.
Dashboards
Ghim biểu đồ hữu ích vào lưới live, kéo thả được để review lặp lại.
Trust
Đánh giá chất lượng câu trả lời
Benchmarks
Chạy question sets, chấm từng câu trả lời, và theo dõi pass rate theo thời gian.
Xây dựng trên nền tảng được quản trị
LakeMind đặt hành vi AI ở phía sau kiến trúc dữ liệu: open tables, một query path, semantic context, và truy cập do policy kiểm soát.
Governed lakehouse
Chuẩn bảng mở với một query engine duy nhất trên object storage.
Multi-agent AI
Pipeline LangGraph được grounding bằng RAG hai bước trên curated semantics.
Enterprise security
SSO identity và per-query authorization được quyết định bằng policy, không giao cho model.
Hệ thống tối ưu cho câu trả lời được quản trị, không phải phép màu.
LakeMind chấp nhận độ phức tạp nền tảng để câu trả lời sinh ra vẫn inspectable, repeatable và policy-aware.
- 01
Semantic governance
Tối ưu
Tối ưu cho định nghĩa nghiệp vụ chung và ít câu trả lời sai intent hơn.
Chi phí chấp nhận
Đòi hỏi đội ngũ duy trì semantic profiles thay vì kỳ vọng raw schema tự giải thích.
- 02
Read-only analytical runtime
Tối ưu
Tối ưu cho truy vấn an toàn, charting và giải thích trên governed tables.
Chi phí chấp nhận
Không thay thế upstream modeling, data contracts hoặc operational write workflows.
- 03
Full-stack data foundation
Tối ưu
Tối ưu cho identity, policy, notebooks, jobs, catalogs và benchmarks trong một môi trường.
Chi phí chấp nhận
Cần vận hành nhiều infrastructure hơn một chat interface mỏng đặt trên một database.
Một private product surface đang hoạt động với trust loops rõ ràng.
Hệ thống hiện active và demo được. Các claim được giữ ở mức product surface và architecture, không đóng khung như một enterprise BI replacement đã hoàn tất.
Đã có demo end-to-end
Demo public-safe thể hiện sync, catalog browsing, semantic profile setup, chat, SQL, dashboards và benchmarks.
Governance là một phần của sản phẩm
Identity, catalog isolation, scoped credentials, OPA policy checks và benchmark traces là thành phần first-class của workflow.
Mốc evidence tiếp theo
Bước tiếp theo là production evidence: lịch sử benchmark, phân tích failure và operational metrics trên datasets thật.