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Streaming-Pipelines mit Ihrer KI debuggen

Verbinden Sie Ihre KI mit RisingWave, um Live-Datenströme zu inspizieren und die Korrektheit von Aggregaten zu prüfen. Sobald die Verbindung steht, übernimmt Ihr Agent die komplexe Arbeit bei der Abfrage von Schemata und Zuständen.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie kann ich KI zum Debugging meiner RisingWave-Pipelines nutzen?

Ihr KI-Client nutzt spezifische Tools, um Quellen und Materialized Views aufzulisten und führt dann SQL-Abfragen aus, um Rohdaten mit Ihren Aggregaten zu vergleichen. So finden Sie Abweichungen oder Logikfehler in Ihren Echtzeit-Berechnungen sofort. Sie sehen genau, an welcher Stelle die Berechnung fehlerhaft ist.

Wo jedes Problem landet.

Debugging-Ergebnisse

Ihre KI kategorisiert die Ergebnisse basierend auf den Funden in Ihrer RisingWave-Instanz.

DRIFT

Aggregat-Abweichung

Die KI vergleicht Quelldaten mit Ihren Materialized Views. Sie erhalten einen Bericht darüber, wo die Echtzeit-Summen von den Rohdaten abweichen.

SCHEMA

Strukturfehler

Der Agent prüft Quellen und Views, um sicherzustellen, dass Datentypen und Spalten Ihren Erwartungen entsprechen. Er markiert fehlende Felder oder Typenkonflikte.

LOGIC

Abfrage-Validierung

Ihre KI führt Test-SQL aus, um zu verifizieren, dass Ihre Windowing- oder Join-Logik die erwarteten Ergebnisse liefert. Sie identifiziert fehlerhafte Aggregationslogik.

HUMAN

Manuelle Intervention

Wenn die KI einen Logikfehler findet, den sie nicht selbst beheben kann, liefert sie Ihnen das spezifische SQL zur Reparatur der View. Sie entscheiden, wie die Korrektur angewendet wird.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, wenn die Anfrage eintrifft.

Die KI geht von der Analyse zur tiefgehenden Inspektion über, indem sie Ihre RisingWave-Tools nutzt.

  1. Pipeline erfassen

    Der Agent identifiziert alle aktiven Dateneingänge und die darauf aufbauenden Views, um den Datenfluss zu verstehen.

    list_sourceslist_materialized_views

  2. Rohdaten prüfen

    Er zieht Stichproben aus Ihren Quellen, um eine Basislinie für die tatsächliche Datenstruktur zu erstellen.

    execute_sql

  3. Aggregate verifizieren

    Die KI führt gezielte Abfragen gegen Ihre Materialized Views aus, um zu prüfen, ob die Berechnungen mit den Quelldaten übereinstimmen.

    execute_sql

  4. Differenzen melden

    Der Agent fasst Abweichungen zwischen Quelle und View zusammen und hebt spezifische Zeilen oder Werte hervor, die fehlerhaft sind.

    execute_sql

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese zum Start.

Nutzen Sie diese Prompts, um Ihre Debugging-Sitzung zu beginnen.

Startpunkte

Dies sind Beispiele. Ersetzen Sie die spezifischen View- oder Quellen-Namen durch Ihre eigenen.

RisingWave Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_POZ197YoiA8LB1iU15GyiwF0QcgyMosQUQ2XSBMS/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — RisingWave capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "risingwave-streaming-database-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_POZ197YoiA8LB1iU15GyiwF0QcgyMosQUQ2XSBMS/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Liste alle meine Materialized Views auf und sag mir, welche für Echtzeit-Analysen gedacht sind.

  • Prüfe die Materialized View 'user_activity_counts' gegen die Quelle 'web_events', um zu sehen, ob die Summen übereinstimmen.

  • Führe eine Abfrage aus, um Null-Werte in meiner Quelle 'sensor_data' zu finden.

  • Vergleiche die Aggregat-Summe in meiner View 'daily_sales' mit den Rohdaten in der Quelle 'transactions'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmal verbinden, dann fragen.

Verbinden Sie Ihre Instanz nur einmal. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt und Sie können sofort damit beginnen, Ihre KI zur Abfrage Ihrer Daten zu nutzen.

RisingWave mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Verhalten der Aufgabe

  • 01

    Kann die KI meine Materialized View Definitionen ändern?

    Nein. Die KI kann nur das Schema lesen und Abfragen ausführen. DDL-Statements müssen Sie manuell aktualisieren.

  • 02

    Kann die KI meine Datenquellen löschen?

    Nein. Die bereitgestellten Tools erlauben nur das Auflisten und Abfragen. Die KI kann keine destruktiven Aktionen durchführen.

  • 03

    Sieht die KI alle meine Daten?

    Die KI sieht nur die Daten, auf die sie über die SQL-Abfragen, die Sie ihr geben, Zugriff erhält.

  • 04

    Wie erkennt sie, ob ein Aggregat falsch ist?

    Sie nutzt das Tool execute_sql, um eine Vergleichsabfrage zwischen den Quelldaten und den Ergebnissen der Materialized View durchzuführen.

  • 05

    Kann ich das nutzen, um meine Pipeline automatisch zu reparieren?

    Nein. Die KI identifiziert Fehler und schlägt das passende SQL vor, aber die eigentliche Korrektur müssen Sie selbst ausführen.

  • Weitere Fragen zu RisingWave? Alle Funktionen des RisingWave Connectors ansehen

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