Knowledge Catalog es un catálogo de datos potenciado por Gemini que proporciona contexto y administración universales para todo tu conjunto de datos. Al extraer automáticamente la semántica de los datos estructurados y no estructurados, crea un gráfico de contexto dinámico que fundamenta los agentes de IA en la verdad empresarial y reduce las alucinaciones. Los equipos de datos y los desarrolladores de IA utilizan Knowledge Catalog para descubrir datos, aplicar políticas y recuperar contexto enriquecido para las aplicaciones autónomas y de análisis. Para obtener una explicación detallada de Knowledge Catalog, mira el video incorporado.
Dataplex Universal Catalog ahora es Knowledge Catalog
Para reflejar mejor la visión de unificar la administración de datos con las capacidades de la IA generativa, Dataplex Universal Catalog ahora se llama Knowledge Catalog. Esta evolución del nombre del producto representa un cambio de un registro de metadatos convencional y pasivo a un gráfico de contexto activo potenciado por IA.
¿Por qué Dataplex se convirtió en Knowledge Catalog?
A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la IA generativa, los agentes de IA necesitan un contexto comercial profundo para proporcionar respuestas precisas y fundamentadas. Knowledge Catalog cierra la brecha entre la administración de datos empresariales y los flujos de trabajo de los agentes de IA.
¿Cuál es la diferencia entre Dataplex y Knowledge Catalog?
Las actualizaciones de Knowledge Catalog reflejan nuevas capacidades centradas en la IA. A diferencia de los catálogos pasivos convencionales, Knowledge Catalog organiza automáticamente los metadatos, la lógica empresarial y las relaciones de datos en un gráfico de contexto unificado. Este gráfico proporciona la verdad empresarial confiable que los agentes de IA necesitan para ejecutar tareas complejas con precisión. Aprovecha funciones como la selección automática de contexto, las búsquedas de ejemplo verificadas y las integraciones locales y remotas del Protocolo de contexto del modelo (MCP).
Qué se mantendrá igual
Tus implementaciones, APIs y configuraciones existentes de Dataplex seguirán funcionando. Las funciones principales, como el descubrimiento de datos, el linaje, la calidad de los datos y los glosarios empresariales, no se modificaron y se siguen admitiendo. Tus metadatos, aspectos y configuraciones existentes se transfieren a la nueva experiencia de Knowledge Catalog sin necesidad de migraciones manuales, movimientos de datos ni tiempo de inactividad.
API y bibliotecas cliente
El cambio de marca a Knowledge Catalog no modifica los extremos de API, los comandos gcloud dataplex ni las bibliotecas cliente existentes. Puedes seguir usando las APIs y las bibliotecas cliente de Knowledge Catalog para interactuar con él:
API de REST. Consulta la documentación de la API de REST de Knowledge Catalog.
API de RPC. Consulta la documentación de la API de RPC de Knowledge Catalog.
Bibliotecas cliente. Comienza a usar Knowledge Catalog en el idioma que prefieras con las bibliotecas cliente de Knowledge Catalog.
Comandos de gcloud. Administra los recursos de Knowledge Catalog con el grupo de comandos
gcloud dataplex. Consulta la referencia de comandos de gcloud Dataplex.
Cómo funciona Knowledge Catalog
Knowledge Catalog unifica la administración y el contexto a través de tres pilares fundamentales:
Base de la administración. Knowledge Catalog recopila automáticamente metadatos técnicos de servicios como BigQuery, AlloyDB para PostgreSQL y Spanner, junto con sistemas de terceros. Google Cloud Establece una base de datos confiable a través de un glosario empresarial centralizado, verificaciones de calidad de los datos, detección de anomalías y administración basada en políticas.
Curación de contexto: Con Gemini, el servicio infiere la intención comercial analizando esquemas, registros de búsquedas y modelos semánticos en tus datos. Genera descripciones en lenguaje natural, descubre relaciones y propone patrones de SQL verificados en forma de consultas de ejemplo que capturan la lógica empresarial compleja.
Recuperación de contexto: Las aplicaciones y los agentes de IA pueden descubrir instantáneamente recursos y recuperar contexto enriquecido a través de la búsqueda semántica y las herramientas que admiten el Protocolo de contexto del modelo (MCP). Esto permite que los agentes accedan a la verdad organizacional para tomar decisiones confiables.
En el siguiente diagrama, se ilustra la arquitectura de Knowledge Catalog y cómo unifica la administración de datos con los flujos de trabajo de IA generativa: