Adición de comentarios generados por IA a objetos de catálogo de Unity
En este artículo se presentan los comentarios de columna de tabla y objetos de catálogo de Unity generados por IA (también conocidos como documentación generada por IA), se explica cómo funcionan, se muestra cómo agregarlos y editarlos, y responde a las preguntas más frecuentes.
Objetos admitidos
Los comentarios generados por IA son compatibles con los siguientes objetos de catálogo de Unity:
- Catálogos
- Esquemas
- Tablas
- Columnas de la tabla
- Funciones
- Models
- Volúmenes
Los comentarios generados por IA no admiten vistas ni vistas materializadas.
¿Cómo funcionan los comentarios generados por IA?
Como propietario de una tabla o usuario con permiso para modificar un objeto, puede usar el Explorador de catálogos para ver y agregar un comentario generado por IA para columnas de tabla y objetos administrados por el catálogo de Unity. Los comentarios tienen tecnología de un modelo de lenguaje grande (LLM) que tiene en cuenta los metadatos del objeto, como el esquema de tabla y los nombres de columna.
Los comentarios generados por IA proporcionan una manera rápida de ayudar a los usuarios a detectar datos administrados por Unity Catalog.
Importante
Los comentarios generados por IA están diseñados para proporcionar una descripción general de los objetos y columnas de tabla basados en el esquema. Las descripciones están optimizadas para los datos de un contexto empresarial y empresarial, mediante esquemas de ejemplo de varios conjuntos de datos abiertos en varios sectores. El modelo se ha evaluado con cientos de muestras simuladas para comprobar que evita generar descripciones perjudiciales o inapropiadas.
Los modelos de inteligencia artificial no siempre son precisos y se deben revisar los comentarios antes de guardarlos. Databricks recomienda encarecidamente la revisión humana de los comentarios generados mediante inteligencia artificial para comprobar si hay imprecisiones. No se debe confiar en el modelo para tareas de clasificación de datos, como detectar columnas con PII.
Para ver los comentarios una vez agregados, debe tener el privilegio SELECT en el objeto, USE SCHEMA en el esquema primario y USE CATALOG en el catálogo primario.
Para obtener información sobre los modelos que se usan para generar sugerencias de comentarios, consulte las Preguntas frecuentes sobre los comentarios generados mediante IA.
Antes de empezar
Para poder usar comentarios generados por IA, un administrador del área de trabajo debe habilitar las características de asistencia impulsadas por los servicios de Azure AI:
- En Configuración, vaya a la pestaña Avanzadas y desplácese hacia abajo hasta la sección Otros.
- Active la opción Características de asistencia de IA con tecnología de los servicios de Azure AI.
Incorporación de comentarios generados por IA
Debe usar el Explorador de catálogos para ver comentarios sugeridos, editarlos y agregarlos a objetos y columnas de tabla.
Permisos necesarios: debe ser el propietario del objeto o tener el privilegio MODIFY en el objeto para ver el comentario sugerido por inteligencia artificial, editarlo y agregarlo.
Adición de comentarios sugeridos por IA a un objeto
En el área de trabajo de Azure Databricks, haga clic en
Catálogo.Busque o examine el objeto y selecciónelo.
En el panel Acerca de este
<object>, haga clic en Generar IA.
La inteligencia artificial puede tardar un momento en generar el comentario.
Haga clic en Aceptar para aceptar el comentario tal como está o Editar para modificarlo antes de guardarlo.
Adición de un comentario sugerido por IA a una columna de tabla
En el área de trabajo de Azure Databricks, haga clic en
Catálogo.Busque o examine la tabla y selecciónela.
Encima de los encabezados de columna de la tabla, haga clic en Generar IA.
Se genera un comentario para cada columna.
Haga clic en la marca de verificación situada junto al comentario de columna para aceptarlo o cerrarlo sin guardar.
Actualización de comentarios generados por IA
El propietario o el usuario del objeto con el privilegio MODIFY en el objeto pueden actualizar comentarios en cualquier momento, mediante la interfaz de usuario del Explorador de catálogos. El asistente de chat insertado ayuda a editar comentarios, proporcionando opciones para Acortar texto o Traducir texto a otro idioma.
También puede usar ALTER o comandos SQL COMMENT ON.
Preguntas frecuentes sobre los comentarios generados mediante IA
En esta sección se proporciona información general sobre los comentarios generados mediante IA (también conocidos como documentación generada mediante IA) en forma de preguntas frecuentes.
¿Qué servicios usa la característica de documentación generada mediante IA?
Los comentarios generados por IA usan un modelo de lenguaje grande interno (LLM) para tablas y columnas. Pueden usar asociados de modelos externos para otros objetos de Catálogo de Unity y el asistente insertado. Los datos enviados a servicios externos no se usan para el entrenamiento de modelos. Los propios modelos no tienen estado: los proveedores de modelos no almacenan solicitudes ni finalizaciones.
¿En qué regiones se hospedan los puntos de conexión del servicio de modelos?
En el caso de las áreas de trabajo de la Unión Europea (UE), las características de asistencia de IA usan un modelo externo hospedado en la UE. Todas las demás regiones usan un modelo hospedado en Estados Unidos.
¿Cómo se cifran los datos entre Azure Databricks y los servicios de Azure AI?
Todo el tráfico entre Databricks y los servicios de Azure AI se cifra en tránsito con el cifrado TLS 1.2 estándar del sector.
¿Todo se cifra en reposo?
Los datos almacenados en un área de trabajo de Azure Databricks se cifran en AES de 256 bits. Nuestros asociados externos no almacenan las solicitudes ni las finalizaciones enviadas a ellos.
¿Qué datos se envían a los modelos?
Azure Databricks envía los metadatos siguientes a los modelos con cada solicitud de API:
- Catálogo (nombre del catálogo, comentario actual, tipo de catálogo)
- Esquema (nombre de catálogo, nombre de esquema, comentario actual)
- Tabla (nombre de catálogo, nombre de esquema, nombre de tabla, comentario actual)
- Función (nombre de catálogo, nombre de esquema, nombre de función, comentario actual, parámetros, definición)
- Modelo (nombre de catálogo, nombre de esquema, nombre del modelo, comentario actual, alias)
- Volumen (nombre del catálogo, nombre de esquema, nombre del volumen, comentario actual)
- Nombres de columna (nombre de columna, tipo, clave principal o no, comentario de columna actual)
Los comentarios aprobados se almacenan en la base de datos del plano de control de Azure Databricks, junto con el resto de los metadatos de catálogo de Unity. La base de datos del plano de control está cifrada con AES de 256 bits.
¿Qué términos legales rigen el uso de los comentarios generados mediante IA?
El uso se rige según los términos y condiciones existentes de Azure Databricks que el cliente ha acordado al usar Azure Databricks.