在 Amazon DataZone 中使用機器學習和生成式 AI - Amazon DataZone

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

在 Amazon DataZone 中使用機器學習和生成式 AI

注意

採用 Amazon Bedrock 技術： AWS 實作自動濫用偵測。由於 Amazon DataZone 中描述功能的 AI 建議是以 Amazon Bedrock 為基礎，因此使用者會繼承在 Amazon Bedrock 中實作的控制項，以強制執行 AI 的安全性和負責任的使用。

在目前版本的 Amazon DataZone 中，您可以使用 AI 建議來描述功能，以自動化資料探索和目錄編製。支援 Amazon DataZone 中的生成式 AI 和機器學習會建立資產和資料欄的說明。您可以使用這些描述來新增資料的業務內容，並建議分析資料集，這有助於提升資料探索結果。

Amazon DataZone 中資料資產描述的 AI 建議採用 Amazon Bedrock 的大型語言模型，可協助您確保資料易於理解且易於探索。AI 建議也建議最相關的資料集分析應用程式。透過減少手動文件任務並建議適當的資料用量，自動產生的描述可協助您增強資料的可信度，並將忽略寶貴資料降至最低，以加速明智的決策。

重要

在目前的 Amazon DataZone 版本中，說明功能的 AI 建議僅支援下列區域：

  • 美國東部 (維吉尼亞北部)

  • 美國西部 (奧勒岡)

  • 歐洲 (法蘭克福)

  • 亞太區域 (東京)

下列程序說明如何為 Amazon DataZone 中的描述產生 AI 建議：

  1. 導覽至 Amazon DataZone 資料入口網站 URL，然後使用單一登入 (SSO) 或您的 AWS 登入資料登入。如果您是 Amazon DataZone 管理員，請前往 https：//https://console.aws.amazon.com/datazone 的 Amazon DataZone 主控台，然後使用建立網域 AWS 帳戶 的 登入，然後選擇開啟資料入口網站。

  2. 在頂端導覽窗格中，選擇選取專案，然後選擇包含要為其產生 AI 說明建議之資產的專案。

  3. 導覽至專案的資料索引標籤。

  4. 在左側導覽窗格中，選擇庫存資料，然後選擇您要為其產生資產描述 AI 建議的資產名稱。

  5. 在資產的詳細資訊頁面上的業務中繼資料索引標籤中，選擇產生描述。

  6. 產生描述後，您可以編輯、接受或拒絕它們。綠色圖示會顯示在資料資產的每個自動產生的中繼資料描述旁。在商業中繼資料索引標籤中，您可以選擇自動產生的摘要旁的綠色圖示，然後選擇編輯、接受或拒絕以處理產生的描述。您也可以選擇接受所有或拒絕在選取商業中繼資料索引標籤時顯示在頁面頂端的所有選項，然後對所有自動產生的描述執行選取的動作。

    或者，您可以選擇結構描述索引標籤，然後針對一個資料欄描述選擇綠色圖示，然後選擇接受或拒絕，以分別定址自動產生的描述。在結構描述索引標籤中，您也可以選擇全部接受或拒絕全部，然後對所有自動產生的描述執行選取的動作。

  7. 若要使用產生的描述將資產發佈至目錄，請選擇發佈資產，然後在發佈資產快顯視窗中再次選擇發佈資產，以確認此動作。

    注意

    如果您不接受或拒絕資產的產生描述，然後發佈此資產，則此未檢閱的自動產生中繼資料不會包含在已發佈的資料資產中。