Dataplex API 呼び出し（Python）を行う検出エージェントを使用して、エンタープライズ データアセットに対して複雑な自然言語クエリを実行します。

Dataplex API 呼び出し（Python）を行うエンリッチメント エージェントを使用して、データアセットの AI による概要を大規模に生成します。

マルチクラウド ソースからコンテキスト レコードを収集し、プロアクティブで管理されたエージェント アクションを実現します。

AI エージェントと Knowledge Catalog をコンテキスト グラフとして使用し、分散データストア間でクロスクラウド分析ワークフローを設計する。

Google Cloud コンソールを使用して、構造化されたスキーマ駆動のメタデータ（アスペクト）とビジネス定義（用語集）をデータアセット（エントリ）にアタッチします。

Apache Iceberg テーブルを作成し、列レベルのセキュリティに関する一元化されたデータポリシーを適用し、セキュリティ ポリシーを定義して、自動化されたデータリネージを可視化します。

BigQuery などの Google サービスからメタデータを自動的に取り込みます。

オープン API を使用して、カスタム データソースからメタデータをインデックスに登録します。

Antigravity CLI を使用すると、自然言語クエリを使用してデータをプロファイリングし、品質ルールを生成して、データ品質ルールを自動スキャンとしてデプロイできます。

Antigravity CLI への自然言語クエリを使用して、Knowledge Catalog がソースデータと一時的な派生物を区別できることを確認します。

データ変換がダウンストリーム リソース、データの完全性、ワークフローにどのように影響するかを特定する。

センシティブ データのフローを、信頼できる場所から信頼できない場所に移動するプロセスまでさかのぼって追跡します。

他のプロセスのソースとしてアクティブに使用されていないアセットを特定して、ストレージ費用を削減します。

1 つの API リクエストを使用して、データアセットの事前フォーマットされた LLM 対応コンテキストを取得します。