Amazon SageMaker Catalog ajoute des recommandations basées sur l'IA pour les descriptions des actifs personnalisés
Amazon SageMaker Catalog, qui fait partie de la prochaine génération d'Amazon SageMaker, prend désormais en charge les recommandations de l'IA pour les descriptions, notamment les résumés de tableaux, les cas d'utilisation et les descriptions au niveau des colonnes, pour les actifs structurés personnalisés, enregistrés par programmation. Cela s'applique à un large éventail de ressources, par exemple les tableaux Iceberg d'Amazon S3 ou les jeux de données provenant d'applications tierces et internes.
S'appuyant sur les fonctionnalités de métadonnées automatisées existantes pour les actifs collectés à partir de services natifs tels qu'AWS Glue et Amazon Redshift, cette amélioration permet aux utilisateurs de générer des descriptions conviviales pour les actifs personnalisés à l'aide de grands modèles de langage (LLM) via Amazon Bedrock.
En quelques clics, les utilisateurs peuvent déclencher des suggestions générées par l'IA, revoir et affiner les descriptions, et publier des métadonnées d'actifs enrichies directement dans le catalogue. Cela permet de réduire les efforts de documentation manuelle, d'améliorer la cohérence des métadonnées et d'accélérer la découverte des actifs au sein des organisations.
Pour en savoir plus sur la manière de générer des métadonnées automatisées pour des actifs personnalisés, consultez notre documentation produit.