Um die Data Governance mit generativen KI-Funktionen zu vereinheitlichen, wurde Dataplex Universal Catalog auf Knowledge Catalog umgestellt. Durch diese Entwicklung verlagert sich der Produktfokus von einer passiven Metadatenregistrierung zu einem aktiven, KI-gestützten Kontextgraphen innerhalb der agentischen Data Cloud von Google. Die Agentische Daten-Cloud ist ein Framework, das Datenbanken, Data Warehouses und KI-Tools vereint. Es erstellt eine semantische Kontext-Engine, mit der KI-Agenten autonome Aktionen ausführen können.
Bestehende Dataplex Universal Catalog-Konfigurationen, APIs und Bereitstellungen bleiben funktionsfähig. Hauptfunktionen wie Datenerkennung, Data Lineage, Datenqualitätsscans und Unternehmensglossare bleiben unverändert und werden unterstützt. Vorhandene Metadaten, Aspekte und Konfigurationen werden ohne manuelle Migration, Datenverschiebung oder Ausfallzeiten in Knowledge Catalog übertragen.
API- und Clientbibliothekskompatibilität
Beim Upgrade auf Knowledge Catalog bleiben alle vorhandenen API-Endpunkte, Clientbibliotheken und Google Cloud CLI-Befehle erhalten:
- REST API Weitere Informationen finden Sie in der REST API-Dokumentation für Knowledge Catalog.
- RPC API Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Knowledge Catalog RPC API.
- Clientbibliotheken: Weitere Informationen finden Sie in den sprachspezifischen 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 Data Catalogs
Da Unternehmen die Einführung generativer KI beschleunigen, benötigen KI-Agenten einen tiefen Geschäftskontext, um Fehler zu vermeiden. Knowledge Catalog schließt die Lücke zwischen der Data Governance im Unternehmen und den Workflows von KI-Agenten. Sie bietet den Kontext, den Agenten benötigen, um genaue, fundierte Antworten zu liefern.
Im Gegensatz zu herkömmlichen passiven Katalogen kuratiert Knowledge Catalog automatisch Metadaten, Geschäftsbeziehungen und Betriebsregeln in einem einheitlichen Kontextdiagramm. Es bietet aktive, KI-orientierte Funktionen, darunter verifizierte Beispielabfragen und Integrationen des Model Context Protocol (MCP).
Nächste Schritte
Knowledge Catalog – Übersicht
Hier erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen und die Architektur von Knowledge Catalog.
Datenkontext
Hier erfahren Sie, wie der aktive Datenkontext die Fundierung generativer KI ermöglicht und Halluzinationen eliminiert.
Grundlegenden Kontext herstellen
Erstellen Sie Unternehmensglossare und benutzerdefinierte Aspekttypen in Ihrem Projekt.
API- und CLI-Referenz
REST und RPC APIs, Clientbibliotheken und -Befehle für die Automatisierung kennenlernen