Amazon SageMaker Catalog fügt KI-Empfehlungen für Beschreibungen benutzerdefinierter Assets hinzu
Amazon SageMaker Catalog, Teil der nächsten Generation von Amazon SageMaker, unterstützt jetzt KI-Empfehlungen für Beschreibungen, einschließlich Tabellenzusammenfassungen, Anwendungsfällen und Beschreibungen auf Spaltenebene, für benutzerdefinierte strukturierte Assets, die programmgesteuert registriert wurden. Dies gilt für eine Vielzahl von Ressourcen, z. B. Iceberg-Tabellen in Amazon S3 oder Datensätze aus Drittanbieter- und internen Anwendungen.
Diese Erweiterung baut auf bestehenden automatisierten Metadatenfunktionen für gesammelte Assets aus nativen Diensten wie AWS Glue und Amazon Redshift auf und ermöglicht es Benutzern, mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) über Amazon Bedrock geschäftsfreundliche Beschreibungen für benutzerdefinierte Assets zu generieren.
Mit nur wenigen Klicks können Benutzer KI-generierte Vorschläge auslösen, Beschreibungen überprüfen und verfeinern und angereicherte Asset-Metadaten direkt im Katalog veröffentlichen. Das reduziert den manuellen Dokumentationsaufwand, verbessert die Metadatenkonsistenz und beschleunigt die organisationsübergreifende Auffindbarkeit von Ressourcen.
Weitere Informationen zum Generieren automatisierter Metadaten für benutzerdefinierte Assets finden Sie in der Produktdokumentation.