Configurações de ferramentas de inteligência de dados

Ativar ou desativar o uso de IA generativa para ferramentas de inteligência de dados em um projeto.

Alguns recursos não estão disponíveis em todos os planos. Consulte IBM Knowledge Catalog legacy service plans e IBM watsonx.data intelligence plans.

Você pode desativar os recursos de IA generativa em watsonx.data intelligence para projetos específicos.

Se você desativar esses recursos para um projeto, ele não poderá ser habilitado para consultas em linguagem natural, e o uso de IA generativa será desativado para determinados objetivos de enriquecimento de metadados e para regras de qualidade de dados.

Talvez você queira fazer isso em projetos configurados para casos de uso que não dependem dos recursos de IA gen das ferramentas de inteligência de dados para evitar o uso desnecessário de IA generativa e, assim, também limitar o custo incorrido para trabalhar com modelos de linguagem grandes.

Se quiser disponibilizar os recursos de IA de geração em um projeto posteriormente, você poderá ativar os recursos novamente.

Consultas de linguagem natural

Quando você habilita projetos que permitem o uso de gen AI para consultas de linguagem natural, um trabalho com o nome Onboard for generative AI_<date-time> é iniciado. Esse trabalho inicializa o projeto para vetorização de metadados, de modo que os metadados possam ser usados para converter solicitações de texto simples em consultas SQL ou em pesquisas semânticas. Se o projeto já contiver ativos de dados, os metadados desses ativos serão diretamente vetorizados e armazenados. Os metadados adicionados após a inicialização são processados e vetorizados automaticamente.

Os metadados vetorizados são utilizados nos seguintes casos:

  • Texto para SQL

    Converta solicitações de texto simples em consultas SQL complexas e precisas que podem ser executadas em fontes de dados relacionais. Não é necessário acesso a uma fonte de dados para gerar as consultas SQL. As consultas são geradas com base nos metadados disponíveis.

    Opcionalmente, você pode executar o enriquecimento de metadados para anexar mais metadados aos seus ativos, o que melhora a precisão das consultas SQL geradas.

    • Gere nomes significativos para colunas que tenham nomes enigmáticos na fonte de dados, por exemplo, acrônimos ou abreviações que somente especialistas no assunto possam decifrar.
    • Gerar descrições para colunas que fornecem contexto adicional aos modelos.
    • Execute a atribuição de termos para fornecer contexto comercial para seus dados, o que ajuda a mapear as consultas em linguagem comercial para as colunas corretas.
    • Trace o perfil dos dados e colete amostras de dados para fornecer informações sobre o formato dos dados para o modelo.
    • Execute análises de chave e relacionamento para identificar como os ativos de dados estão vinculados.

    Para fornecer ainda mais contexto ao serviço Text-to-SQL, você pode enviar arquivos do tipo ` CSV ` com exemplos de SQL para o projeto. Para obter mais informações, consulte Fornecimento de contexto adicional para conversão de consultas de linguagem natural em SQL.

  • Procura de linguagem natural

    Obtenha resultados mais relevantes e abrangentes por meio da pesquisa semântica.

  • Agentes de inteligência de dados

    Use linguagem natural para interagir com metadados.

Se você desativar as consultas de linguagem natural, a vetorização de novos metadados será interrompida. No entanto, você pode ativar esse recurso novamente a qualquer momento para que os metadados sejam processados novamente.

Você pode gerar consultas SQL a partir de texto simples e executar essas consultas para obter dados dessas fontes de dados:

Enriquecimento de metadados

Nos projetos em que os recursos de IA generativa estão habilitados, você pode executar o enriquecimento de metadados para adicionar esses tipos de metadados aos seus dados:

  • Nomes de exibição gerados por IA
  • Descrições geradas por IA
  • Atribuições de termo baseadas em IA de geração

Qualidade de dados

Em projetos nos quais os recursos de IA generativa estão habilitados, você pode usar a IA para estas tarefas:

  • Gerar automaticamente descrições em linguagem simples para regras de qualidade de dados e para as expressões que elas contêm. Essas descrições ajudam os usuários a compreender e revisar regras complexas de qualidade de dados.
  • Criar automaticamente tickets para violações dos requisitos de qualidade de dados na ferramenta de rastreamento. Cada ticket contém uma explicação detalhada do problema e sugestões para sua resolução. Esses tickets podem então ser usados para corrigir problemas de qualidade de dados com a ajuda de um assistente de IA.

Saiba Mais