Databricks Genie 點解可能比 coding agent 更準？關鍵係企業數據語境

呢點好關鍵，因為 LLM 寫 SQL 最易遇到 context gap。相關 agentic analytics 指南提到，如果無明確業務定義，LLM 可能會揀錯表，甚至 hallucinate 出根本不存在嘅表 ^[9]。Genie 嘅優勢唔係魔法，而係佢可以喺已配置嘅企業數據環境內工作，唔使只靠用戶即場講清所有背景。

3. 先搵啱數據資產，再生成答案

Databricks 表示，data agents 係喺一個不斷變動嘅 lakehouse 環境內工作；lakehouse 可以理解為結合 data lake 同 data warehouse 思路嘅數據平台，當中語義脈絡可能散落喺 tables、notebooks、dashboards 同 documents 之間 ^[3]。

外部報道亦提到 Genie 會對既有數據資產做 specialized knowledge search，並用 search indices 去改善 asset discovery ^[1]。呢個流程同單純叫模型「寫條 query」唔同：agent 要先判斷邊啲表、指標、文件同 dashboard 最相關，之後先可以生成分析。否則 SQL 就算語法正確，都可能係對住錯嘅數據問問題。

4. Agent Mode 更似 analyst 做調查

Databricks 形容 Genie Agent Mode 可以處理更進階問題，例如 Why?、What if?、How could we improve? ^[2]。官方講法係，Agent Mode 背後會好似數據分析員咁 planning、testing hypotheses，並跨多個 queries 推理，去回答業務問題 ^[2]。

呢種 workflow 對企業分析特別重要。好多有價值嘅問題都唔係一次 text-to-SQL 就完事：你可能要先確認趨勢，再測試幾個可能原因，對比分群，最後總結證據支持到乜。Databricks 亦表示 Agent Mode 會按問題複雜度動態調整推理深度；日常問題可以快啲答，複雜問題就用更嚴謹分析 ^[2]。

5. 專門為 data agent 設計，而唔係通用 coding fluency

Databricks 將 Genie 報稱嘅準確度提升，歸因於針對 data agents 設計嘅技術創新，而唔係一般 coding agent 嘅通用寫碼能力 ^[3]。外部報道形容相關技術包括 specialized search、parallel thinking 同 multi-LLM designs ^[1]。Databricks 亦表示，其內部實驗見到呢啲方法令 Genie 相比一款領先 coding agent 提升準確度，同時降低成本同 latency ^[3]。

重點係 specialization。Coding agent 通常優化目標係生成、修改同 debug code；Genie 則係面向企業分析流程，核心任務係搵 context、用受治理數據推理，並產生符合業務定義嘅答案。

Benchmark 好睇，但唔好當保證

逾 90% 對 32% 呢組數字的確吸睛，但要睇清楚：呢係 Databricks 自己基於內部真實數據分析任務 benchmark 得出嘅結果，唔係獨立第三方評測 ^[3]。所以企業團隊應該將佢視為方向性證據，而唔係即插即準嘅承諾。

實際效果會受好多因素影響：Genie space 入面揀嘅數據資產是否可信、semantic definitions 是否一致、sample queries 夠唔夠代表性、text guidelines 是否清楚、用戶回饋流程有冇持續運作。Microsoft 文件本身亦強調 Genie spaces 由 domain experts 配置，而且可透過 feedback 持續監察同改進 ^[7]。另外，有關 Databricks semantic layer 嘅評論亦提醒，如果底層表格或模型質素差，仍然會出現 garbage in, garbage out 嘅問題 ^[12]。

企業落地時，應該點睇？

如果公司考慮用 Genie，最實際唔係只睇 demo，而係用自己數據做驗證。可以準備一批有已知答案嘅測試問題，覆蓋日常 KPI、模糊業務用語、跨部門指標同較複雜嘅 why / what if 問題；再比較 Genie、現有 BI 流程同一般 coding agent 嘅結果是否一致。

更重要係先清理語義層：邊啲 table 可信、指標點定義、dashboard 同 notebook 入面有哪些既有分析脈絡，全部都會影響 Genie 表現。Genie 最強嘅地方，係將自然語言問題放入企業數據語境；但如果語境本身亂，答案一樣會亂。

一句講晒

Databricks Genie 可能比一般 coding agent 更適合企業數據任務，原因唔係佢更識寫 code，而係佢將分析 grounded 喺以下幾樣嘢：

• 公司專屬術語同數據語境 ^[7]
• 由 domain expert 配置嘅 datasets、sample queries 同文字指引 ^[7]
• 對企業數據資產同 lakehouse context 嘅搜尋能力 ^[1][3]
• 面向 why、what if 同改善建議問題嘅多步調查流程 ^[2]
• 部署後透過 feedback 持續改進 ^[7]

對企業 analytics 嚟講，呢個組合往往比「只係由 prompt 寫 SQL」更貼近現實。不過，最誇張嘅準確度數字仍來自 Databricks 自家 benchmark；真正能否用於高風險決策，仍然要用你自己公司嘅數據、定義同已知答案測試去驗證 ^[3]。