Door AI gegenereerde opmerkingen toevoegen aan Unity Catalog-objecten
In dit artikel worden opmerkingen van door AI gegenereerde Unity Catalog-objecten en tabelkolommen (ook wel door AI gegenereerde documentatie genoemd) geïntroduceerd, wordt uitgelegd hoe ze werken, hoe ze kunnen worden toegevoegd en bewerkt en antwoorden op veelgestelde vragen.
Ondersteunde objecten
Door AI gegenereerde opmerkingen worden ondersteund voor de volgende Unity Catalog-objecten:
- Catalogi
- Schema's
- Tabellen
- Tabelkolommen
- Functies
- Modellen
- Volumes
Door AI gegenereerde opmerkingen bieden geen ondersteuning voor weergaven of gerealiseerde weergaven.
Hoe werken door AI gegenereerde opmerkingen?
Als objecteigenaar of gebruiker met toestemming om een object te wijzigen, kunt u Catalog Explorer gebruiken om een door AI gegenereerde opmerking weer te geven en toe te voegen voor objecten en tabelkolommen die worden beheerd door Unity Catalog. Opmerkingen worden mogelijk gemaakt door een LLM (Large Language Model) die rekening houdt met objectmetagegevens, zoals het tabelschema en kolomnamen.
Door AI gegenereerde opmerkingen bieden een snelle manier om gebruikers te helpen bij het detecteren van gegevens die worden beheerd door Unity Catalog.
Belangrijk
Door AI gegenereerde opmerkingen zijn bedoeld voor een algemene beschrijving van objecten en tabelkolommen op basis van het schema. De beschrijvingen zijn afgestemd op gegevens in een bedrijfs- en ondernemingscontext, met behulp van voorbeeldschema's van verschillende open gegevenssets in verschillende branches. Het model is geëvalueerd met honderden gesimuleerde voorbeelden om te controleren of er geen schadelijke of ongepaste beschrijvingen worden gegenereerd.
AI-modellen zijn niet altijd nauwkeurig en opmerkingen moeten worden gecontroleerd voordat ze worden opgeslagen. Databricks raadt de menselijke beoordeling van door AI gegenereerde opmerkingen ten zeerste aan om te controleren op onnauwkeurigheden. Het model mag niet worden gebruikt voor gegevensclassificatietaken, zoals het detecteren van kolommen met PII.
Als u opmerkingen wilt weergeven zodra ze zijn toegevoegd, moet u de SELECT bevoegdheid voor het object, USE SCHEMA het bovenliggende schema en USE CATALOG de bovenliggende catalogus hebben.
Zie Veelgestelde vragen over door AI gegenereerde opmerkingen voor informatie over de modellen die worden gebruikt voor het genereren van suggesties voor opmerkingen.
Voordat u begint
Voordat u door AI gegenereerde opmerkingen kunt gebruiken, moet een werkruimtebeheerder ondersteunende functies van Azure AI-services inschakelen:
- Ga in Instellingen naar het tabblad Geavanceerd en schuif omlaag naar de sectie Overige .
- Schakel de optie voor ai-services aangestuurde AI-functies in.
Door AI gegenereerde opmerkingen toevoegen
U moet Catalog Explorer gebruiken om voorgestelde opmerkingen weer te geven, te bewerken en toe te voegen aan objecten en tabelkolommen.
Vereiste machtigingen: u moet de objecteigenaar zijn of de MODIFY bevoegdheid voor het object hebben om de door AI voorgestelde opmerking weer te geven, te bewerken en toe te voegen.
Een door AI voorgestelde opmerking toevoegen aan een object
Klik in uw Azure Databricks-werkruimte op
Catalogus.Zoek of blader naar het object en selecteer het.
Klik in het deelvenster Over dit
<object>deelvenster op AI genereren.
Het kan even duren voordat de AI de opmerking genereert.
Klik op Accepteren als u de opmerking wilt accepteren of Bewerken om deze te wijzigen voordat u de opmerking opslaat.
Een door AI voorgestelde opmerking toevoegen aan een tabelkolom
Klik in uw Azure Databricks-werkruimte op
Catalogus.Zoek of blader naar de tabel en selecteer deze.
Klik boven de kolomkoppen van de tabel op AI genereren.
Er wordt een opmerking gegenereerd voor elke kolom.
Klik op het vinkje naast de kolomopmerking om deze te accepteren of te sluiten.
Een door AI gegenereerde opmerking bijwerken
De objecteigenaar of gebruiker met de MODIFY bevoegdheid voor het object kan opmerkingen op elk gewenst moment bijwerken met behulp van de gebruikersinterface van Catalog Explorer. De inline chatassistent helpt bij het bewerken van opmerkingen, met opties voor het verkorten van tekst of het vertalen van tekst naar een andere taal.
U kunt SQL-opdrachten ook gebruiken ALTER of OPMERKINGEN TOEVOEGEN .
Veelgestelde vragen over door AI gegenereerde opmerkingen
Deze sectie bevat algemene informatie over door AI gegenereerde opmerkingen (ook wel door AI gegenereerde documentatie genoemd) in de vorm van veelgestelde vragen.
Welke services gebruikt de door AI gegenereerde documentatiefunctie?
Door AI gegenereerde opmerkingen maken gebruik van een intern model voor grote talen (LLM) voor tabellen en kolommen. Ze kunnen externe modelpartners gebruiken voor andere Unity Catalog-objecten en de inline-assistent. Gegevens die naar externe services worden verzonden, worden niet gebruikt voor modeltraining. De modellen zelf zijn staatloos: er worden geen prompts of voltooiingen opgeslagen door modelproviders.
In welke regio's worden modelverdienende eindpunten gehost?
Voor werkruimten van de Europese Unie (EU) gebruiken AI-ondersteunende functies een extern model dat wordt gehost in de EU. Alle andere regio's gebruiken een model dat wordt gehost in de VS.
Hoe worden gegevens versleuteld tussen Azure Databricks en Azure AI-services?
Verkeer tussen Databricks- en Azure AI-services wordt tijdens overdracht versleuteld met behulp van TLS 1.2-versleuteling van de industriestandaard.
Is alles versleuteld at rest?
Alle gegevens die zijn opgeslagen in een Azure Databricks-werkruimte, zijn AES-256-bits versleuteld. Onze externe partners slaan geen prompts of voltooiingen op die naar hen worden verzonden.
Welke gegevens worden naar de modellen verzonden?
Azure Databricks verzendt de volgende metagegevens naar de modellen met elke API-aanvraag:
- Catalogus (catalogusnaam, huidige opmerking, catalogustype)
- Schema (catalogusnaam, schemanaam, huidige opmerking)
- Tabel (catalogusnaam, schemanaam, tabelnaam, huidige opmerking)
- Functie (catalogusnaam, schemanaam, functienaam, huidige opmerking, parameters, definitie)
- Model (catalogusnaam, schemanaam, modelnaam, huidige opmerking, aliassen)
- Volume (catalogusnaam, schemanaam, volumenaam, huidige opmerking)
- Kolomnamen (kolomnaam, type, primaire sleutel of niet, huidige kolomcommentaar)
Goedgekeurde opmerkingen worden opgeslagen in de Azure Databricks-besturingsvlakdatabase, samen met de rest van de metagegevens van de Unity Catalog. De database van het besturingsvlak is AES-256-bits versleuteld.
Welke juridische voorwaarden bepalen het gebruik van door AI gegenereerde opmerkingen?
Het gebruik wordt bepaald door de bestaande voorwaarden van Azure Databricks waar de klant mee akkoord is gegaan bij het gebruik van Azure Databricks.