El catálogo de Amazon SageMaker añade recomendaciones de IA para las descripciones de los activos personalizados
El catálogo de Amazon SageMaker, que forma parte de la próxima generación de Amazon SageMaker, ahora admite recomendaciones de IA para las descripciones (incluidos los resúmenes de tablas, los casos prácticos y las descripciones a nivel de columna) de los activos estructurados personalizados registrados mediante programación. Esto se aplica a una amplia gama de activos, por ejemplo, tablas Iceberg en Amazon S3 o conjuntos de datos de aplicaciones internas y de terceros.
Esta mejora, que se basa en las capacidades de metadatos automatizados existentes para los activos recopilados de servicios nativos como AWS Glue y Amazon Redshift, permite a los usuarios generar descripciones prácticas para los activos personalizados mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a través de Amazon Bedrock.
Con solo unos pocos clics, los usuarios pueden activar sugerencias generadas por IA, revisar y refinar las descripciones y publicar metadatos de activos enriquecidos directamente en el catálogo. Esto ayuda a reducir el esfuerzo de documentación manual, mejora la coherencia de los metadatos y acelera la detección de activos en todas las organizaciones.
Obtenga más información sobre cómo generar metadatos automatizados para activos personalizados en la documentación de nuestros productos.