Amazon Web Services SageMaker Data Agent: контекстно-орієнтований ШІ для швидшої аналітики даних і машинного навчання

Сучасна аналітика даних і машинне навчання потребують більшого, ніж генерація універсального ШІ-коду. Щоб забезпечити реальну бізнес-цінність, ШІ-асистенти повинні розуміти фактичні дані організації, їхні взаємозв’язки та правила управління. Традиційні ШІ-інструменти часто не мають такого контексту, змушуючи команди з даних витрачати цінний час на перетворення узагальнених рекомендацій у придатний для використання код і робочі процеси.

Для розв’язання цієї проблеми Amazon Web Services (AWS) представила Amazon SageMaker Data Agent — контекстно-орієнтованого ШІ-асистента, нативно вбудованого в Amazon SageMaker Unified Studio. Розроблений для середовищ на основі IAM, SageMaker Data Agent допомагає фахівцям з даних швидше переходити від запитань до інсайтів, зберігаючи повний контроль над даними, безпекою та виконанням.

Як офіційний партнер AWS, Softprom підтримує організації у впровадженні інновацій SageMaker для модернізації аналітики та машинного навчання в масштабі.

Ключові виклики сучасних робочих процесів із даними

Попри розвиток ШІ-підтримуваної розробки, команди з даних і надалі стикаються з низкою проблем:

• Відсутність контекстної обізнаності — універсальні ШІ-асистенти посилаються на гіпотетичні набори даних замість реальних корпоративних таблиць і схем.
• Складні ландшафти даних — великі організації керують тисячами таблиць у дата-лейках і каталогах, що ускладнює пошук і визначення зв’язків.
• Кілька мов і інструментів — аналітики часто перемикаються між SQL, Python і PySpark, що знижує продуктивність.
• Вимоги до управління та безпеки — контроль доступу до даних, перевірка якості та відповідність вимогам мають дотримуватися на кожному етапі.

Amazon SageMaker Data Agent розроблений спеціально для подолання цих викликів.

Як працює Amazon SageMaker Data Agent

Контекстна обізнаність за замовчуванням

SageMaker Data Agent працює безпосередньо у вашому середовищі AWS та розуміє реальний контекст даних завдяки інтеграції з:

• AWS Glue Data Catalog і Amazon DataZone для метаданих, бізнес-глосаріїв і зв’язків
• Amazon S3, Amazon Athena та Amazon SageMaker AI для масштабованого зберігання, запитів і машинного навчання
• Активним контекстом ноутбука, включно з датафреймами, бібліотеками та попередніми результатами

Це дозволяє агенту генерувати виконуваний код, адаптований до середовища, який посилається на реальні набори даних, а не на шаблонні значення.

Гнучка підтримка мов і синтаксису

Агент автоматично обирає найбільш придатну мову для кожного завдання:

• SQL для ефективних запитів
• Python або PySpark для трансформацій, аналітики та машинного навчання

Це усуває потребу в ручному перекладі між мовами та інструментами.

Структуроване міркування з контролем людини

Для складних завдань SageMaker Data Agent:

1. Розбиває запити на логічні багатокрокові плани аналізу
2. Надає проміжні точки перевірки
3. Зберігає контекст між кроками
4. Залишає користувача повністю залученим завдяки виконанню з участю людини та можливості змінювати код

Два режими взаємодії для підвищення продуктивності

1. Agent Panel — ідеальний для наскрізних аналітичних процесів, таких як сегментація або аналіз трендів, зі структурованими кроками та точками перевірки
2. In-line Assistance — дозволяє швидко покращувати код, виправляти помилки та отримувати підказки безпосередньо в комірках ноутбука, не перериваючи процес розробки

Разом ці режими спрощують як дослідницьку аналітику, так і робочі процеси промислового рівня.

Безпека, управління та конфіденційність даних

SageMaker Data Agent повністю працює в межах механізмів безпеки AWS:

• Дотримується політик доступу IAM та AWS Lake Formation
• Зберігає дані в межах вашого регіону AWS
• Застосовує вбудовані захисні механізми для запобігання зловживанням
• Зберігає лише запити та згенеровані відповіді — без клієнтських даних або кастомного коду

Організації зберігають повний контроль над управлінням, водночас отримуючи переваги прискорення завдяки ШІ.

Бізнес-цінність для організацій

Поєднуючи контекстно-орієнтований інтелект, глибоку інтеграцію з AWS і масштабоване серверлес-виконання, SageMaker Data Agent дозволяє організаціям:

• Скоротити час отримання інсайтів
• Мінімізувати ручну підготовку даних
• Забезпечити управління та відповідність вимогам
• Зосередити команди на аналітиці та ухваленні рішень із високою доданою вартістю

За підтримки Softprom організації можуть ефективно впровадити SageMaker Data Agent як частину сучасної, безпечної та масштабованої аналітичної стратегії на AWS.

Почніть роботу з Softprom та AWS

Amazon SageMaker Data Agent доступний через SageMaker Unified Studio та може бути швидко увімкнений у середовищах на основі IAM. Для максимальної ефективності рекомендується наповнити каталоги даних бізнес-метаданими та починати з цільових аналітичних запитань.

Зверніться до Softprom, щоб дізнатися, як SageMaker Data Agent і ширший портфель аналітичних та ШІ-рішень AWS можуть допомогти прискорити ваші ініціативи, засновані на даних.