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Unity Catalog 개체에 AI 생성 주석 추가

  • 아티클

이 문서에서는 AI 생성 Unity Catalog 개체 및 테이블 열 주석(AI 생성 설명서라고도 함)을 소개하고, 작동 방식을 설명하고, 추가 및 편집 방법을 보여주며 질문과 대답을 제공합니다.

지원되는 개체

AI 생성 주석은 다음 Unity Catalog 개체에 대해 지원됩니다.

  • 카탈로그
  • 스키마
  • 테이블
  • 테이블 열
  • 함수
  • 모델
  • 볼륨

AI 생성 주석은 뷰 또는 구체화된 뷰를 지원하지 않습니다.

AI 생성 주석은 어떻게 작동합니까?

개체 소유자 또는 개체 수정 권한이 있는 사용자는 카탈로그 탐색기를 사용하여 Unity Catalog에서 관리하는 개체 및 테이블 열에 대한 AI 생성 주석을 보고 추가할 수 있습니다. 주석은 테이블 스키마 및 열 이름과 같은 개체 메타데이터를 고려하는 LLM(대규모 언어 모델)에 의해 구동됩니다.

AI 생성 주석은 사용자가 Unity Catalog에서 관리하는 데이터를 검색하는 데 도움이 되는 빠른 방법을 제공합니다.

Important

AI 생성 주석은 스키마를 기반으로 개체 및 테이블 열에 대한 일반적인 설명을 제공하기 위한 것입니다. 설명은 다양한 산업 전반의 여러 개방형 데이터 세트의 예제 스키마를 사용하여 비즈니스 및 엔터프라이즈 컨텍스트의 데이터에 대해 조정됩니다. 모델은 수백 개의 시뮬레이션된 샘플로 평가되어 유해하거나 부적절한 설명이 생성되지 않도록 확인합니다.

AI 모델이 항상 정확하지는 않으므로 주석을 저장하기 전에 검토해야 합니다. Databricks는 AI 생성 주석에 대한 부정확성을 확인하기 위해 사용자 검토를 강력히 권장합니다. PII가 포함된 열을 검색하는 것과 같은 데이터 분류 작업에 이 모델을 사용해서는 안 됩니다.

주석이 추가된 후 해당 주석을 보려면 개체에 대한 SELECT 권한, 부모 스키마에 대한 USE SCHEMA 권한, 부모 카탈로그에 대한 USE CATALOG 권한이 있어야 합니다.

주석 제안을 생성하는 데 사용되는 모델에 대한 자세한 내용은 AI 생성 주석에 대한 질문과 대답을 참조하세요.

시작하기 전에

AI에서 생성된 주석을 사용하려면 먼저 작업 영역 관리자가 Azure AI 서비스 기반 보조 기능을 사용하도록 설정해야 합니다.

  1. 설정에서 고급 탭으로 이동하여 기타 섹션으로 아래로 스크롤합니다.
  2. Azure AI 서비스 기반 AI 보조 기능 옵션을 켭니다.

AI 생성 주석 추가

카탈로그 탐색기를 사용하여 제안된 주석을 보고 편집한 다음 개체 및 테이블 열에 추가해야 합니다.

필요한 권한: AI 제안 주석을 보고 편집하고 추가하려면 개체 소유자이거나 개체에 대한 MODIFY 권한이 있어야 합니다.

개체에 AI 제안 주석 추가

  1. Azure Databricks 작업 영역에서 카탈로그 아이콘 카탈로그를 클릭합니다.

  2. 개체를 검색하거나 찾아서 선택합니다.

  3. 이 <object> 정보 패널에서 AI 생성을 클릭합니다.

    AI 생성 주석 버튼

    AI가 주석을 생성하는 데 약간의 시간이 걸릴 수 있습니다.

  4. 주석을 그대로 적용하려면 수락을 클릭하고, 저장하기 전에 수정하려면 편집을 클릭합니다.

테이블 열에 AI 제안 주석 추가

  1. Azure Databricks 작업 영역에서 카탈로그 아이콘 카탈로그를 클릭합니다.

  2. 테이블을 검색하거나 찾아서 선택합니다.

  3. 테이블 열 머리글 위에서 AI 생성을 클릭합니다.

    각 열에 대해 주석이 생성됩니다.

  4. 열 주석 옆에 있는 확인 표시를 클릭하여 수락하거나 저장하지 않은 상태로 닫습니다.

AI 생성 주석 업데이트

개체에 대한 MODIFY 권한이 있는 개체 소유자 또는 사용자는 카탈로그 탐색기 UI를 사용하여 언제든지 주석을 업데이트할 수 있습니다. 인라인 채팅 도우미는 주석을 편집하여 텍스트를 줄이거나 다른 언어로 텍스트를 번역하는 옵션을 제공합니다.

AI 생성 주석 인라인 도우미

ALTER 또는 COMMENT ON SQL 명령을 사용하할 수도 있습니다.

AI 생성 주석에 대한 질문과 대답

이 섹션에서는 AI 생성 주석(AI 생성 설명서라고도 함)에 대한 일반적인 정보를 질문과 대답 형식으로 제공합니다.

AI 생성 설명서 기능은 어떤 서비스를 사용하나요?

AI 생성 주석은 테이블 및 열에 대한 내부 LLM(대규모 언어 모델)을 사용합니다. 다른 Unity Catalog 개체 및 인라인 도우미에 외부 모델 파트너를 사용할 수 있습니다. 외부 서비스로 전송된 데이터는 모델 학습에 사용되지 않습니다. 모델 자체는 상태 비저장입니다. 즉, 모델 공급자가 프롬프트나 완성 내용을 저장하지 않습니다.

모델 제공 엔드포인트는 어떤 지역에 호스팅됩니까?

유럽 연합(EU) 작업 영역의 경우 AI 보조 기능은 EU에서 호스트되는 외부 모델을 사용합니다. 다른 모든 지역에서는 미국에서 호스트되는 모델을 사용합니다.

Azure Databricks와 Azure AI 서비스 간에 데이터는 어떻게 암호화되나요?

Databricks와 Azure AI 서비스 간의 트래픽은 업계 표준 TLS 1.2 암호화를 사용하여 전송 중에 암호화됩니다.

모든 정보는 저장 시 암호화되나요?

Azure Databricks 작업 영역 내에 저장된 모든 데이터는 AES-256비트로 암호화됩니다. 외부 파트너는 보낸 프롬프트 또는 완성 내용을 저장하지 않습니다.

어떤 데이터를 모델로 보내나요?

Azure Databricks는 각 API 요청을 사용하여 모델에 다음 메타데이터를 보냅니다.

  • 카탈로그(카탈로그 이름, 현재 주석, 카탈로그 유형)
  • 스키마(카탈로그 이름, 스키마 이름, 현재 주석)
  • 테이블(카탈로그 이름, 스키마 이름, 테이블 이름, 현재 주석)
  • 함수(카탈로그 이름, 스키마 이름, 함수 이름, 현재 주석, 매개 변수, 정의)
  • 모델(카탈로그 이름, 스키마 이름, 모델 이름, 현재 주석, 별칭)
  • 볼륨(카탈로그 이름, 스키마 이름, 볼륨 이름, 현재 주석)
  • 열 이름(열 이름, 형식, 기본 키 여부, 현재 열 주석)

승인된 주석은 나머지 Unity Catalog 메타데이터와 함께 Azure Databricks 컨트롤 플레인 데이터베이스에 저장됩니다. 컨트롤 플레인 데이터베이스는 AES-256비트로 암호화됩니다.

사용은 Azure Databricks를 사용할 때 고객이 동의한 기존 Azure Databricks 사용 약관에 따라 관리됩니다.