针对 Amazon DataZone 推出的新型生成式人工智能技术，进一步简化数据编目和数据发现（预览版）

今天，我们将针对 [Amazon Datazone](https://aws.amazon.com/blogs/aws/category/analytics/amazon-datazone/?trk=cndc-detail) 发布一款自动化功能的预览版，其由生成式人工智能（AI）提供支持，可大大缩短为组织数据提供上下文所需的时间。长久以来，数据编目需要大量人力，而这项新功能可以实现数据编目自动化。借助 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock?trk=cndc-detail) 内大型语言模型（LLMs）提供的驱动，该功能可针对数据资产及其模式生成详细的描述，并推荐分析用例。用户只需单击一次即可生成全面的业务背景。 客户的反馈中提到，由于缺乏元数据，企业内的数据分析师、科学家和工程师等数据消费者在理解数据相关性方面存在较大困难。因此，他们需要耗费更多时间去理解数据，或者不断地向数据生产者提出问题。故数据生产者，比如数据所有者、工程师和分析师，需要手动输入高优先级数据的详细上下文，使数据做到可共享和可发现。这一工作不仅耗时，而且当客户试图于自助服务系统内整理数据时，其也是客户面临的首要问题。 2023 年 10 月，我们推出了 [Amazon Datazone](https://aws.amazon.com/blogs/aws/category/analytics/amazon-datazone/?trk=cndc-detail) 的通用版本，并为实现生成式人工智能技术自动生成业务目录资产的表名和列名引入了首个功能。在 [Amazon Datazone](https://aws.amazon.com/blogs/aws/category/analytics/amazon-datazone/?trk=cndc-detail) 的数据门户中，绿色的大脑图标代表自动生成的元数据建议。用户可以接受、编辑或拒绝 [Amazon Datazone](https://aws.amazon.com/blogs/aws/category/analytics/amazon-datazone/?trk=cndc-detail) 推荐的每条建议。   ### **今天的预览版发布会有什么新内容？** 现在，除了列名和表名外，用户还可以自动生成关于表和模式更详细的描述，以及建议的用途。   在数据门户中的业务元数据（Business Metadata）选项卡内，若用户选择生成摘要（Generate Summary），则新的内容将会生成以对表和表的元数据进行解释。  用户可以接受、编辑和拒绝本条建议。  若用户选择模式（Schema）选项卡，则新的描述建议与名称将会生成。用户可自行审阅后接受、编辑或拒绝该条建议。  这一新产品将增强数据的可发现性，减少数据消费者和生产者之间的反复沟通。在未来，基于广泛的数据洞察力，用户可获得更丰富的搜索体验。 ### **体验预览版** 新的元数据生成功能现已在亚马逊云科技美国东部（弗吉尼亚北部）和美国西部（俄勒冈）地区上线。借助这一新的生成式人工智能技术，用户可提升数据编目和数据发现效率，以此缩短洞察时间。 欲了解更多信息，请访问 [Amazon Datazone ](https://aws.amazon.com/datazone/features/data-discovery/?trk=cndc-detail) **数据发现自动化**。   请速来尝鲜，并将您的反馈发送至亚马逊云科技 re:Post for [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/cn/datazone/?trk=cndc-detail)，或通过您常用的 Amazon Support 联系方式发送反馈。 文案：New generative AI capabilities for [Amazon DataZone](https://aws.amazon.com/cn/datazone/?trk=cndc-detail) further simplify data cataloging and discovery (preview) 文章来源：\ https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-generative-ai-capabilities-for-amazon-datazone-to-further-simplify-data-cataloging-and-discovery-preview/?trk=cndc-detail