Об этом проекте

Репозиторий googlecloudplatform/knowledge-catalog представляет собой набор инструментов, агентов и примеров, созданных вокруг сервиса Google Cloud Knowledge Catalog (ранее известного как Dataplex). Knowledge Catalog — это платформа для каталогизации данных и управления метаданными на основе ИИ, которая строит динамический граф знаний, охватывающий как структурированные, так и неструктурированные данные. Его основная цель — предоставить семантический и бизнес-контекст ИИ-агентам, позволяя им лучше понимать и анализировать данные организации. Репозиторий служит демонстрационной и справочной библиотекой возможностей Knowledge Catalog. Он показывает, как создавать решения для управления контекстом, обогащения данных и рабочих процессов поиска. Эти решения используют граф знаний для извлечения релевантных метаданных, связей и бизнес-определений, которые ИИ-системы могут применять для повышения точности и релевантности. Ключевые аспекты репозитория включают: - Инструменты и агенты, взаимодействующие с Knowledge Catalog для управления и запроса метаданных - Примеры реализации, демонстрирующие паттерны управления контекстом - Рабочие процессы обогащения, дополняющие данные семантической информацией - Решения для поиска, использующие граф знаний для обнаружения данных Репозиторий разработан для открытия и изучения непосредственно в Google Cloud Shell, что позволяет разработчикам экспериментировать с примерами без локальной настройки. Он лицензируется по лицензии Apache 2.0 и явно не является официальным продуктом Google, что означает, что это ресурс, поддерживаемый сообществом, а не первичное предложение Google. Базовый сервис Knowledge Catalog решает распространенную проблему современных сред данных: сложность обнаружения, понимания и доверия к данным из разнообразных источников. Поддерживая централизованный граф знаний с бизнес-контекстом, он помогает организациям преодолеть разрыв между сырыми данными и значимыми выводами на основе ИИ. Примеры из репозитория иллюстрируют практические подходы к интеграции этой возможности в существующие конвейеры данных и архитектуры ИИ-агентов.