L'ontologie des données définie : la couche de contexte qui manque à vos agents IA
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Les agents IA héritent d'une vieille hypothèse de l'architecture de données d'entreprise — qu'un humain compétent comble les lacunes de contexte qu'un schéma laisse ouvertes — et cette hypothèse s'effondre dès que cet humain disparaît. Plutôt que de connaître le même sort que les couches sémantiques et les graphes de connaissances modélisés à la main, souvent restés au placard, la Genie Ontology de Databricks ne gouverne qu'un petit ensemble de concepts qui doivent impérativement être exacts, et apprend en continu le reste à partir du fonctionnement réel de l'organisation.
• L'architecture de données d'entreprise a toujours supposé qu'un humain compétent se trouve entre les données et la décision, apportant le contexte qu'un schéma ne peut pas fournir. Les agents IA suppriment cet humain, et l'hypothèse s'effondre. • Les couches sémantiques et les graphes de connaissances ont déjà tenté de résoudre ce problème et sont souvent restés au placard, car modéliser une entreprise entière à la main ne peut pas suivre le rythme auquel une activité évolue. • La solution n'est pas un projet de documentation encore plus vaste. C'est une ontologie qui gouverne le petit ensemble de concepts qui ne peuvent pas être faux et apprend en continu le reste à partir du fonctionnement déjà en place dans l'organisation — le modèle que Databricks a intégré dans la Genie Ontology.