DMS Meta Agent 是一款基于大语言模型的企业级数据管理智能体,通过自动化的数据资产盘点和自然语言交互,Meta Agent 能将庞杂的数据资产转化为易于理解和使用的业务知识,并允许用户像与专家对话一样,安全、高效地查找、理解和使用数据。Meta Agent 拥有两大核心能力:
应用场景
Meta Agent 提供了数据库版和湖仓版,精准匹配不同角色的核心痛点:
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面向人群 |
核心痛点 |
Meta Agent 解决方案 |
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数据库管理员 |
需耗费大量时间解答关于库表结构、使用规范等重复性问题。 |
自动化盘点与管理数据库知识,将 DBA 从低效的答疑工作中解放出来,聚焦于更高价值的管理任务。 |
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数据库/应用开发者 |
需要频繁查找库表信息、编写复杂 SQL、理解业务逻辑。 |
在 Data Copilot 中与数据库直接对话,快速获取库表介绍、生成 SQL、分析报错、解读规范,大幅提升开发效率。 |
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数据平台/湖仓管理者 |
难以对多模、海量的数据资产进行统一盘点、描述和治理。 |
自动化盘点全域数据资产,自动生成资产目录、业务描述、血缘、指标口径等,显著降低数据治理成本。 |
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数据分析师/用数人员 |
“找数难、懂数难、用数难”,数据利用效率低下。 |
通过自然语言安全地交互,轻松实现找数、问数、用数,让数据消费的门槛降至最低。 |
版本选择
为了更好地服务于不同场景,Meta Agent 提供了两个版本。您可以根据下表进行选择:
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对比维度 |
Meta Agent 数据库版 |
Meta Agent 湖仓版 |
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核心定位 |
数据库开发与管理智能体 |
全域数据资产管理与消费智能体 |
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适用场景 |
降低数据库管理成本,提升业务开发效率和稳定性。 |
降低平台数据资产治理成本,提升找数、问数、用数效率。 |
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目标用户 |
DBA、数据库开发者、应用开发者。 |
湖仓管理者、数据开发工程师、数据分析师、业务用数人员。 |
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核心功能差异 |
侧重于库/表/字段描述与使用说明的生成,以及面向开发的问答。 |
侧重于全域资产的深度盘点,额外支持血缘、业务术语、指标口径等高级知识的生成。 |
详细功能特性对比:
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功能模块 |
功能特性 |
数据库版 |
湖仓版 |
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数据源 |
跨云多模数据源 |
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支持的湖仓包括:ADB MySQL、ADB PostgreSQL、SelectDB、Starrocks、ClickHouse、MaxCompute、DWS |
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资产地图 |
资产搜索 |
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业务目录 |
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资产详情 |
不支持血缘、使用说明、质量 |
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资产盘点 |
说明文档导入 |
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数据采样 |
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代码解析 |
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血缘生成 |
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业务术语生成 |
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指标口径生成 |
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使用说明生成 |
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目录生成 |
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资产问答 |
Data Copilot问答 |
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为确保业务知识盘点的质量与时效性,Meta Agent 服务包含一项后台智能分析任务。该任务会每日定期对您的元数据及采样数据进行扫描、分析与推理。此过程所需的大语言模型(SOTA模型)调用,是本服务的核心组成部分。所有相关的 Token 消耗费用,均已包含在您购买的 Meta Agent 服务包中,您无需为此支付任何额外费用。作为参考,后台任务的模型调用量级大致如下:
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数据库版:每个纳管的实例,保底使用800万Token以上的SOTA模型进行每日资产盘点和归纳,若数据资产较多,单日Token服务上限不超过1600万。
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湖仓版:每纳管1000张表保底使用2亿Token以上的SOTA模型进行每日资产盘点和归纳,若元数据数量较多,单日Token服务上限不超过4亿。
核心优势
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全面的服务:
Meta Agent 提供从资产盘点、知识生成到自然语言交互的端到端服务,覆盖“管、找、问、用”四大核心环节。 -
精准的反馈:
通过深度理解盘点生成的业务知识,Agent 能够提供更贴合企业业务逻辑的精准回答。结合用户反馈,知识库还能持续自优化。 -
开放的生态:
Agent 的调用能力(通过 API/MCP)和其生成的知识本身,都可以被开放给其他平台或 AI 应用进行集成和使用,构建可扩展的智能生态。 -
安全的访问:
所有问答交互严格遵循用户在 DMS 中配置的数据权限体系,确保在提供便利的同时,保障企业数据的安全合规。
使用限制
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当前支持的地域:华东1(杭州)、华东2(上海)、华南1(深圳)、西南1(成都)、华北2(北京)、华北3(张家口)、新加坡、马来西亚(吉隆坡)。
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当前支持的数据源:
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MySQL:RDS MySQL、PolarDB MySQL版、其他来源MySQL。
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PostgreSQL:RDS PostgreSQL、PolarDB PostgreSQL版、其他来源PostgreSQL。
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SQL Server:RDS SQL Server、其他来源SQL Server。
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湖仓:AnalyticDB for MySQL、AnalyticDB for PostgreSQL、SelectDB、Starrocks、ClickHouse、MaxCompute、DWS。
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待盘点的实例信息已录入DMS,录入方式请参见云数据库录入和他云/自建数据库录入。
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录入数据库实例时,实例需开启安全托管。
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使用的数据库账号,须具备目标数据库的查询权限。关于权限查看操作,请参见查看我的权限。
资产盘点
登录数据管理DMS 5.0。
在顶部菜单栏中,选择数据资产 > 资产地图,或在极简模式的控制台,点击控制台左上角的
图标,选择全部功能 > 数据资产 > 资产地图。
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(可选)如您尚未购买Meta Agent,请先点击立即购买按钮。根据实际需求选择Meta Agent版本和扩容包。
其中Meta Agent版本可选数据库版或湖仓版,Meta Agent扩容通过输入框设置所需扩容数量。
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在页面中找到并点击资产盘点框中的开始盘点按钮。
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在实例、库或表页签中,选择您要盘点的粒度并勾选目标。
说明建议选择库或表级别进行盘点,以避免盘点对象过多而导致耗时过长。
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点击下一步,进行盘点配置。
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根据向导完成盘点配置。
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配置无误后,点击页面下方的开始盘点按钮,系统将进入知识生成与确认阶段。
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盘点完成后,您需要对生成的待采纳知识进行审核、编辑和采纳,使其正式生效。
页面展示盘点生成的知识统计,包括表知识、SQL片段、字段知识、血缘知识和SQL模板的数量及完成进度(100%)。知识列表中每条记录包含知识类型(如表、字段)、知识标题、置信度百分比及关联资产名称。
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查看并编辑知识
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选择目标知识行,单击详情按钮。
说明若您仅需查看知识详情而无需进行操作,可以在查看完成后单击取消。
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在弹出的对话框中,在知识描述对比或知识内容对比中,点击
进行编辑。 -
修改完成后,点击
按钮,完成修改。说明修改完成后,采纳状态会自动修改为已采纳。
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采纳知识
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单个采纳:点击目标知识行上的采纳按钮。
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一键采纳:点击列表顶部的一键采纳按钮,可采纳所有待采纳的知识。
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查看表详情。
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返回资产地图页面,在搜索框输入目标表名称,进行搜索。
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在搜索结果中,单击目标表右侧的详情,可以查看数据表的基本信息,详细属性,使用说明,血缘关系和知识管理等信息,可以在知识管理页签中,管理知识。
基本信息页签展示表的字段列表,包含序号、字段名称、类型、中文名、业务描述、自增、可空、热度和安全等级等属性列。页面顶部提供申请权限、资产问答、资产盘点和数据查询操作按钮。
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资产问答
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打开DMS Data Copilot。
方式一
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进入资产地图页面,点击资产问答框中的资产问答按钮。
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在弹框中,选择目标数据库后,进行实例登录。
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登录完成后会出现DMS Data Copilot弹窗。
方式二
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进入DMS首页。
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在左侧导航栏,双击目标数据库实例的数据库名称。
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在SQLConsole页签的上当,单击Copilot。
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在 Copilot 的对话框中,您可以用自然语言进行提问。例如:
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“帮我找一下关于用户信息的表”
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“订单表里有哪些字段?”
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“上个月的总销售额是多少?”
Copilot 会基于您已采纳的知识库,提供精准的回答。更多高级用法,请参见Data Copilot(新)。
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