Dün Anthropic, dahili "veri aracısını" nasıl oluşturduklarını yayınladı: Anthropic, Claude ile self-servis veri analitiğini nasıl mümkün kılıyor
OpenAI, beş ay önce "dahili veri aracısı" yazısını yayınladı: OpenAI'ın dahili veri aracısının içyüzü
İkisini de okudum - işte sonuç.
Üzerinde anlaştıkları noktalar
- Zor kısım SQL yazmak değil. Doğru tabloyu bulmak ve onu nasıl doğru kullanacağını anlamak. İkisi de bunu vurguluyor.
- Model bir metadır (bunu doğrudan söylemediler ama...) - onu çevreleyen bağlam asıl üründür. Anthropic, sadece bağlama erişimi olan bir beceri (bir bilgi tabanı) ekleyerek %21'den %95 doğruluğa ulaştı.
- (Şaşırtıcı mı, değil mi) Daha fazla bağlam her zaman yardımcı olmuyor. Anthropic'in doğruluğu, binlerce geçmiş sorguya erişim verdikten sonra %1'den az arttı (Token tüketimlerinin ne kadar arttığını tahmin edebiliyorum 🙂).
Nasıl farklılaşıyorlar
- OpenAI bağımsız bir aracı oluşturdu. Codex ve dahili ChatGPT, bu aracıyı MCP aracılığıyla kullanıyor veya kullanıcı web ya da Slack üzerinden doğrudan sohbet edebiliyor. Anthropic ise sadece bazı dosyalara (md tabanlı) dayalı bir bilgi tabanı aracılığıyla veri bağlamına erişimi olan bir beceri geliştirdi.
- OpenAI, günlük olarak pipeline işleriyle doldurulan bir "dizinde" bağlama sahipken, Anthropic bilgi tabanını, veri modeliyle aynı repoda md dosyaları olarak kaydediyor ve aynı PR'da güncelliyor.
Benim çıkarımım (SQL değil, yapılandırılmamış veriler için bir "veri aracısı" oluşturduktan sonra)
Anthropic'in becerilerle yaklaşımı daha "koşum-yerel" (harness-native) olduğu için mevcut araç setine daha iyi uyuyor. Bence tüm geliştirici deneyimi, veri bağlamı ve tüm veri platformu koşumların altına taşınacak (bu yöndeki en iyi akademik makale - Code as Agent Harness). OpenAI'in yaklaşımı daha ölçeklenebilir ve olgun görünüyor (5 ay önde mi?) - özel veri aracıları, 600 TB veri ve bağlamı güncellemek için zamanlanmış pipeline'lar ile. Nasıl evrileceğini göreceğiz.
Veri uzmanlarına sorum
Bu aracılı iş akışlarında ne kadar ilerlediniz? Bildiğim kadarıyla çoğu ekip hâlâ SQL'i elle yazıyor ve "bağlamı" parça parça Claude Code/Copilot/Codex'e kopyalayıp yapıştırıyor ve bilgiyi Slack'te paylaşıyor.
Daha fazla detay ve rakam içeren tam yan yana karşılaştırma tablosu blog yazımızda - link yorumlarda 👇
