Amazon SageMaker Catalog, 사용자 지정 자산 설명을 위한 AI 추천 기능 추가
차세대 Amazon SageMaker의 일부인 Amazon SageMaker Catalog가 프로그래밍 방식으로 등록된 사용자 지정 정형 자산에 대해 AI 기반 설명 추천 기능을 지원합니다. 이 설명에는 표 요약, 사용 사례, 열 수준 설명 등이 포함됩니다. 이는 다양한 자산에 적용되며, Amazon S3의 Iceberg 테이블, 서드 파티 및 내부 애플리케이션의 데이터세트를 예로 들 수 있습니다.
AWS Glue, Amazon Redshift 등 네이티브 서비스로부터 수집된 자산에 대해 이미 제공되던 자동화된 메타데이터 기능을 기반으로, 이 향상된 기능은 사용자가 Amazon Bedrock을 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 사용자 지정 자산에 대한 비즈니스 친화적인 설명을 생성할 수 있도록 합니다.
클릭 몇 번으로 사용자는 AI가 생성한 제안을 트리거하고, 설명을 검토 및 수정하고, 강화된 자산 메타데이터를 카탈로그에 직접 게시할 수 있습니다. 따라서 수작업 문서화 부담을 줄이고, 메타데이터 일관성을 높이며, 조직 전반에서 자산 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다.
사용자 지정 자산에 대한 자동화된 메타데이터를 생성하는 방법은 제품 설명서에서 자세히 알아보세요.