Usando aprendizado de máquina e IA generativa na Amazon DataZone

nota

Desenvolvido pelo Amazon Bedrock: AWS implementa a detecção automática de abusos. Como as recomendações de IA para a funcionalidade de descrições na Amazon DataZone são criadas no Amazon Bedrock, os usuários herdam os controles implementados no Amazon Bedrock para garantir a segurança e o uso responsável da IA.

Na versão atual da Amazon DataZone, você pode usar as recomendações de IA para a funcionalidade de descrições para automatizar a descoberta e a catalogação de dados. O suporte para IA generativa e aprendizado de máquina na Amazon DataZone cria descrições para ativos e colunas. Você pode usar essas descrições para adicionar contexto comercial aos seus dados e recomendar análises para conjuntos de dados, o que pode ajudar a impulsionar os resultados da descoberta de dados.

Com base nos grandes modelos de linguagem do Amazon Bedrock, as recomendações de IA para descrições de ativos de dados na Amazon DataZone ajudam você a garantir que seus dados sejam compreensíveis e facilmente descobertos. As recomendações de IA também sugerem as aplicações analíticas mais pertinentes para conjuntos de dados. Ao reduzir as tarefas de documentação manual e aconselhar sobre o uso adequado de dados, as descrições geradas automaticamente podem ajudar você a aumentar a confiabilidade de seus dados e minimizar a negligência de dados valiosos para acelerar a tomada de decisões informadas.

Importante

Na DataZone versão atual da Amazon, o recurso de recomendações de IA para descrições só é suportado nas seguintes regiões:

• Leste dos EUA (Norte da Virgínia)

• Oeste dos EUA (Oregon)

• Europa (Frankfurt)

• Ásia-Pacífico (Tóquio)

O procedimento a seguir descreve como gerar recomendações de IA para descrições na Amazon DataZone:

1. Navegue até o portal de DataZone dados da Amazon eURL, em seguida, faça login usando o single sign-on (SSO) ou suas AWS credenciais. Se você for um DataZone administrador da Amazon, navegue até o DataZone console da Amazon em https://console.aws.amazon.com/datazone e faça login com o Conta da AWS local onde o domínio foi criado e, em seguida, escolha Abrir portal de dados.

2. No painel de navegação superior, escolha Selecionar projeto e, em seguida, escolha o projeto que contém o ativo para o qual você deseja gerar recomendações de IA para descrições.

3. Navegue até a guia Dados do projeto.

4. No painel de navegação esquerdo, escolha Dados de inventário e, em seguida, escolha o nome do ativo para o qual você deseja gerar recomendações de IA para descrições do ativo.

5. Na página de detalhes do ativo, na guia Metadados comerciais, escolha Gerar descrições.

6. Depois que as descrições forem geradas, você poderá editá-las, aceitá-las ou rejeitá-las. Ícones verdes são exibidos ao lado de cada descrição de metadados gerada automaticamente para o ativo de dados. Na guia Metadados comerciais, você pode escolher o ícone verde ao lado do resumo gerado automaticamente e, em seguida, escolher Editar, Aceitar ou Rejeitar para abordar a descrição gerada. Você também pode escolher Aceitar tudo ou Rejeitar todas as opções que são exibidas na parte superior da página quando a guia Metadados comerciais é selecionada e, assim, realizar a ação selecionada em todas as descrições geradas automaticamente.

   Ou você pode escolher a guia Esquema e, em seguida, abordar individualmente as descrições geradas automaticamente escolhendo o ícone verde para uma descrição de coluna por vez e escolhendo Aceitar ou Rejeitar. Na guia Esquema, você também pode escolher Aceitar tudo ou Rejeitar tudo e, assim, executar a ação selecionada em todas as descrições geradas automaticamente.

7. Para publicar o ativo no catálogo com as descrições geradas, escolha Publicar ativo e, em seguida, confirme essa ação escolhendo Publicar ativo novamente na janela pop-up Publicar ativo.

   nota

   Se você não aceitar ou rejeitar as descrições geradas para um ativo e depois publicar esse ativo, esses metadados não revisados gerados automaticamente não serão incluídos no ativo de dados publicado.