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에이전트 카탈로그 경험
지원되는 카탈로그에 연결한 후 데이터 큐레이터(작성자)는 데이터 소스의 데이터 탐색을 선택하여 에이전트 경험을 시작할 수 있습니다. AI 에이전트는 대화형 흐름에서 다음 단계를 안내합니다.
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검색 - 사용 사례를 자연어로 설명합니다. 에이전트는 테이블 및 열 설명, 데이터 품질 점수, 계보를 포함한 카탈로그 메타데이터를 사용하여 가장 관련성이 높은 테이블을 추천합니다. 예: “저는 물류 관리자를 위해 Q&A를 활성화하려는 공급망 분석가입니다. 배송 센터 전체에서 운송업체의 정시 배송 성능과 배송 비용을 추적해야 합니다.”
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생성 - 권장 자산을 확인한 후 동일한 대화형 흐름 내에서 모든 관련 데이터 세트를 대량으로 생성합니다. 이러한 데이터 세트는 카탈로그 자산을 DirectQuery로 표현한 것입니다. 업스트림 카탈로그는 여전히 정확한 출처입니다. 포커스된 컨텍스트 경계를 유지하려면 의도한 사용 사례에 대해서만 데이터 세트를 생성하는 것이 좋습니다.
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관계 및 주제 - 데이터 세트가 생성되면 에이전트는 업스트림 카탈로그(사용 가능한 경우)에서 관계를 상속하고 추론된 추가 관계를 추천할 수 있습니다. 그러면 에이전트가 선택한 자산에 적용되는 다중 데이터 세트 주제를 생성합니다.
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의미 체계 상속 - 테이블 및 열 설명은 업스트림 카탈로그에서 생성된 데이터 세트로 자동으로 상속됩니다. 이 메타데이터는 Quick의 AI 에이전트가 최종 사용자에게 정확하고 근거가 있는 답변을 생성해야 하는 비즈니스 컨텍스트를 제공합니다.
중요
에이전트 경험은 AI 기반입니다. 작성자는 계속하기 전에 검색된 테이블, 유추된 관계, 상속된 설명을 포함한 모든 에이전트 권장 사항을 검토해야 합니다.
