AI által létrehozott megjegyzések hozzáadása Unity Catalog-objektumokhoz

Ez az oldal bemutatja az AI által létrehozott Unity Catalog-objektumokat és táblázatoszlopokat (más néven AI által létrehozott dokumentációt), ismerteti azok működését, és bemutatja, hogyan lehet hozzáadni és szerkeszteni őket.

Fontos

A megjegyzések mentése egy ALTER SQL-parancsot aktivál, amely megzavarhatja az Azure Databricks-folyamatokat és -feladatokat.

Az AI által létrehozott megjegyzések mögötti AI-ről további információt a Databricks AI kisegítő funkcióinak megbízhatósága és biztonsága című témakörben talál.

Támogatott objektumok

Az AI által létrehozott megjegyzések a következő Unity Catalog-objektumok esetében támogatottak:

  • Katalógusok
  • Sémák
  • Táblázatok
  • Views
  • materializált nézetek
  • Táblázat oszlopai
  • Functions
  • Modellek
  • Mennyiségek

Hogyan működnek az AI által létrehozott megjegyzések?

Objektumtulajdonosként vagy egy objektum módosítására engedéllyel rendelkező felhasználóként a Katalóguskezelővel megtekintheti és hozzáadhat egy AI által létrehozott megjegyzést a Unity Catalog által kezelt objektumokhoz és táblázatoszlopokhoz. A megjegyzéseket egy nagy nyelvi modell (LLM) hajtja végre, amely figyelembe veszi az objektum metaadatait, például a táblasémát és az oszlopneveket.

Az AI által létrehozott megjegyzések segítségével a felhasználók gyorsan felfedezhetik a Unity Catalog által kezelt adatokat.

Az AI által létrehozott megjegyzések engedélyezéséhez vagy letiltásához nincs munkaterület- vagy katalógusszintű kapcsoló. A megjegyzések objektumonként jönnek létre, amikor a Katalóguskezelőn keresztül kéri őket. Miután Azure Databricks létrehozott egy javasolt megjegyzést, áttekintheti és elfogadhatja as-is vagy szerkesztheti a mentés előtt.

Fontos

Az AI által létrehozott megjegyzések célja, hogy általános leírást adjanak az objektumokról és a táblaoszlopokról a séma alapján. A leírások üzleti és vállalati környezetben lévő adatokhoz vannak hangolva, több különböző iparágban lévő nyílt adathalmazból származó példasémák használatával. A modellt több száz szimulált mintával értékelték ki annak ellenőrzésére, hogy elkerüli-e a káros vagy nem megfelelő leírások generálását.

Az AI-modellek nem mindig pontosak, és a mentés előtt felül kell vizsgálni a megjegyzéseket. A Databricks határozottan javasolja az AI által létrehozott megjegyzések emberi felülvizsgálatát, hogy ellenőrizze a pontatlanságokat. A modell nem támaszkodhat adatbesorolási feladatokra, például az oszlopok PII-vel való észlelésére.

A megjegyzések hozzáadását követően csak akkor tekintheti meg a megjegyzéseket, ha rendelkezik jogosultsággal BROWSE a katalógusban. BROWSE Lehetővé teszi az objektum metaadatainak, beleértve a megjegyzéseket is, megtekintését anélkül, hogy USE CATALOG vagy USE SCHEMA jogosultságokra lenne szükség.

Az AI által létrehozott megjegyzések a Databricks AI kisegítő funkciója. A megjegyzésjavaslatok létrehozásához használt modellekkel kapcsolatos információkért tekintse meg a partneralapú AI-funkciókat és a Databricks AI-kisegítő funkciók megbízhatóságát és biztonságát.

AI által létrehozott megjegyzések hozzáadása

A Katalóguskezelővel meg kell tekintenie a javasolt megjegyzéseket, szerkesztenie kell őket, és hozzá kell adnia őket az objektumokhoz és a táblázatoszlopokhoz.

Szükséges engedélyek:

  • A legtöbb objektumhoz (katalógusokhoz, sémákhoz, táblákhoz, függvényekhez, modellekhez és kötetekhez) az objektum tulajdonosának kell lennie, vagy rendelkeznie kell jogosultsággal MODIFY az objektumon.
  • Nézetek és materializált nézetek esetén: Önnek az objektum tulajdonosának kell lennie.

AI által javasolt megjegyzés hozzáadása objektumhoz

  1. Az Azure Databricks-munkaterületen kattintson az Adatok ikonra.Katalógus.

  2. Keressen vagy böngésszen az objektum után, és jelölje ki.

  3. A Erről panelen, kattintson az AI-létrehozás elemre.

    AI által létrehozott megjegyzések gomb

    Az AI egy kis időt vehet igénybe a megjegyzés létrehozásához.

  4. Az Elfogadás gombra kattintva elfogadhatja a megjegyzést a meglévő állapotában, vagy a Szerkesztés gombra kattintva módosíthatja a megjegyzést a mentés előtt.

AI által javasolt megjegyzés hozzáadása táblázatoszlophoz

  1. Az Azure Databricks-munkaterületen kattintson az Adatok ikonra.Katalógus.
  2. Keresse meg vagy böngéssze a táblát, és jelölje ki.
  3. A tábla oszlopfejlécei fölött kattintson az AI-létrehozás gombra. Minden oszlophoz megjegyzés jön létre.
  4. A megjegyzés elfogadásához vagy mentés nélküli bezárásához kattintson az oszlop megjegyzése melletti pipára.

Az AI által létrehozott megjegyzések alapértelmezett nyelvének módosítása

Alapértelmezés szerint az AI által létrehozott megjegyzések a Azure Databricks munkaterület felhasználói felületének beállításaiban beállított nyelven lesznek megírva. Ezt felülbírálhatja a javasolt AI-leírás kártyán található nyelvválasztóval. A kijelölés a böngésző helyi tárolójában lesz mentve, és az összes további AI által generált megjegyzéskérésre vonatkozik az összes támogatott entitástípusra.

Nyelvválasztó az AI által javasolt leírás lenyíló menüjében.

A nyelv módosítása:

  1. Megjegyzés létrehozása után kattintson a Kebab menü ikonra. a túlcsordulás menü ikonra a AI által javasolt leírás kártya jobb felső sarkában.
  2. Kattintson a Földgömb ikonra.Módosítsa az alapértelmezett nyelvet.
  3. Válasszon egy nyelvet a listából.

Amikor legközelebb megjegyzést hoz létre bármely támogatott objektumhoz, Azure Databricks a kijelölt nyelvet használja.

AI által létrehozott megjegyzés frissítése

Az objektumnak az a tulajdonosa vagy felhasználója, akinek MODIFY jogosultsága van, bármikor frissítheti a megjegyzéseket a Katalógus böngésző felületén. A beágyazott csevegőasszisztens segít a megjegyzések szerkesztésében, és lehetővé teszi a szöveg rövidítését vagy a szöveg fordítását egy másik nyelvre.

AI által létrehozott megjegyzés soros asszisztense

Használhat ALTER vagy COMMENT ON SQL-parancsokat is.

Adatvédelem és biztonság

Az adatvédelemmel és a biztonsággal kapcsolatos gyakori kérdésekért tekintse meg az AI-kisegítő funkciók adatvédelmi és biztonsági gyakori kérdéseket.