Um die Datenverwaltung mit generativen KI-Funktionen zu vereinheitlichen, wurde Dataplex Universal Catalog in Knowledge Catalog umbenannt. Durch diese Entwicklung verschiebt sich der Produktfokus von einem passiven Metadatenregister zu einem aktiven, KI-basierten Kontextdiagramm in der Agentic Data Cloud von Google. Die Agentische Daten-Cloud ist ein Framework, das Datenbanken, Data Warehouses und KI-Tools vereint. Es wird eine semantische Kontext-Engine erstellt, mit der KI-Agents autonome Aktionen ausführen können.
Bestehende Dataplex Universal Catalog-Konfigurationen, APIs und Bereitstellungen funktionieren weiterhin. Kernfunktionen wie Datenerkennung, Data Lineage, Datenqualitätsscans und Unternehmensglossare sind unverändert und werden weiterhin unterstützt. Vorhandene Metadaten, Aspekte und Konfigurationen werden ohne manuelle Migration, Datenübertragung oder Ausfallzeiten in den Knowledge Catalog übertragen.
Kompatibilität von APIs und Clientbibliotheken
Durch die Aktualisierung des Knowledge Catalog bleiben alle vorhandenen API-Endpunkte, Clientbibliotheken und Google Cloud CLI-Befehle erhalten:
- REST API Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Knowledge Catalog REST API.
- RPC API Dokumentation zur Knowledge Catalog RPC API
- Clientbibliotheken Knowledge Catalog-Clientbibliotheken
- gcloud CLI-Befehle. Ressourcen mit den
gcloud dataplex-Befehlen verwalten. Weitere Informationen finden Sie in der gcloud Dataplex-Befehlsreferenz.
Wichtige Unterschiede zu herkömmlichen Datenkatalogen
Da Unternehmen die Einführung von generativer KI beschleunigen, benötigen KI-Agenten einen umfassenden geschäftlichen Kontext, um Fehler zu vermeiden. Knowledge Catalog schließt die Lücke zwischen der Daten-Governance für Unternehmen und KI-Agenten-Workflows. Sie bietet den Kontext, den Agenten benötigen, um genaue, fundierte Antworten abzurufen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen passiven Katalogen werden in Knowledge Catalog Metadaten, Geschäftsbeziehungen und Betriebsregeln automatisch in einem einheitlichen Kontextdiagramm zusammengeführt. Es werden aktive, KI-zentrierte Funktionen eingeführt, darunter die automatische Kontextzusammenstellung mithilfe von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten, geprüfte Beispielabfragen und MCP-Integrationen (Model Context Protocol).
Nächste Schritte
Knowledge Catalog – Übersicht
Informationen zu den Kernfunktionen und der Architektur von Knowledge Catalog.
Datenkontext
Erfahren Sie, wie der aktive Datenkontext die Fundierung generativer KI ermöglicht und Halluzinationen verhindert.
Grundlegenden Kontext schaffen
Erstellen Sie Unternehmensglossare und benutzerdefinierte Aspekttypen in Ihrem Projekt.
API- und CLI-Referenz
REST- und RPC-APIs, Clientbibliotheken und gcloud CLI-Befehle für die Automatisierung