RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI
Text2Dashboard — это специфичный для DataBrain прототип (arXiv:2610.06914v1), который преобразует аналитические запросы на естественном языке в проверяемые панели. Система сочетает устанавливаемый плагин Codex и автономный Agent Runtime, где модель делает ограниченные по схеме предложения, а типизированные инструменты, сохраняемое состояние и детерминированные Hooks обеспечивают согласование, аудит, чекпоинты, восстановление и обработку ошибок; конвейер решает задачи разрешения сущностей и метаданных, принудительно использует только для чтения SQL, формирует панели и применяет статические проверки, динамическую предпроверку и браузерную инспекцию. Оценка на закреплённых задачах DataBrain и контролируемых сбоях Hook показала: выбор метаданных 4/4; четыре SQL-задачи удовлетворяли семантическим критериям (2/4 — точное соответствие выходных столбцов); финальный релиз успешно выполнил четыре однопанельные задачи, одну двухпанельную и одно доработку существующей панели, одна параметризованная задача превысила лимит шагов; все десять сценариев сбоев достигли ожидаемых исходов без несанкционированных побочных эффектов; вывод модели составлял >97% наблюдаемого времени выполнения. Авторы отмечают, что эти небольшие, специфичные для DataBrain результаты не доказывают готовности к продакшену, общую точность text-to-SQL или превосходство по эффективности над ручной сборкой панелей.
