📏 Делимся новостями DataLens Open Source:

– В конце июня у нас появилась аутентификация
– В июле добавили базовую авторизацию: вертикальные роли datalens.viewer и datalens.editor на пользователя, которые распространяются сразу на все объекты экземпляра DataLens.

Эти возможности уже включены в стандартные образы, доступные для самостоятельного разворачивания.

Полноценную авторизацию (с разграничением прав на воркбуки, RLS, группами пользователей) и многие другие корпоративные возможности мы планируем предоставлять в рамках коммерческого on-premise продукта, превью-версию которого ожидаем в августе. Эта версия уже не будет распространяться открыто, т.к. включает закрытые расширения. При этом открытое ядро продукта мы продолжим развивать для всех.

Если вам интересен пилотный проект коммерческой on-premise версии DataLens – оставляйте заявку

Spider2-V: How Far Are Multimodal Agents From Automating Data Science and Engineering Workflows?

Хорошие бенчмарки для ИИ-агентов — это нам надо обязательно (особенно в преддверии GPT-5 / Gemini-2). Есть отдельное направление бенчмарков, которые симулируют работу с привычными нам инструментами — с сайтами или приложениями, которыми специалисты пользуются в работе каждый день (WorkArena, WebArena, OSWorld).

В данной работе, созданной в коллаборации нескольких компаний и учебных заведений (преимущественно, китайских), создается бенчмарк для оценки ИИ-агентов в дата-инженерии и дата-саенс (джуны-вкатыватели напряглись). Покрыт полный цикл, разделённый на 5 компонент (в скобках — поддерживаемые инструменты):
— Data Warehousing (Snowflake, BigQuery)
— Data Ingestion (Airbyte, никогда не пользовался)
— Data Transformation (dbt)
— Data Visualization (Superset, Metabase)
— Data Orchestration (Airflow, Dagster)
(а ещё есть эксели, куда без них, 😥)

В общем, если вы касались дата-инженерии, то понимаете, что набор увесистый, и хоть и не покрывает всего зоопарка решений, которые встречаются на местах. Но самое интересное тут — принцип сбора данных. Суммарно 10 разметчиков подготовили 494 задачи, в среднем на одну уходило 4 часа. В самом начале процесса они искали и изучали учебные курсы/туториалы (больше 200 ссылок для доп. информации).

Из этих туториалов создавались задачи, но требовалось, чтобы как минимум 2 ключевых аспекта задачи были изменены. На практике это означает, что скорее всего используются те же инструменты, что и в туториале, но с немного другой целью / условиями и ограничениями по данным — всё это помогает предотвратить переобученность LLM под задачи. Например, в задаче оркестрации скриптов один проект для запуска меняется на другой, а также добавляется условие запуска ежедневно в 10 утра (в оригинальном уроке этого условия вообще не было).

Также каждая задача сопровождается некоторым количеством вспомогательного кода, который позволяет развернуть среду и запустить нужные приложения, то есть как бы имитировать рабочее пространство в момент времени начала решения. После окончания работы над задачей она независимо проверяется ещё двумя разметчиками, что они могут сами взять и повторить решение, и что всё работает. Так что потолок метрики доли решенных задач тут 100%.

В среднем, каждая задача требует обращения к 2.5 разным приложениям (включая терминал и IDE для написания кода). Все таски разделены на простые (не более 5 шагов для решения, где шаг — это нажатие на кнопку или этап написания кода) - 20%, средние (6-16 шагов) - 63%, и 17% сложных задач с более чем 15 шагами.