Meta Agent
Meta Agent 是 AI 原生数据库服务提供的基于大语言模型(LLM)的企业级数据资产管理智能体。Meta Agent 具备资产盘点和资产问答两大核心能力,帮助您高效管理元数据、构建数据资产知识体系,并通过自然语言交互实现数据资产的智能检索与分析。
功能简介
在企业数据管理实践中,元数据分散、业务描述缺失、数据血缘不清晰等问题普遍存在,严重制约了数据资产的发现效率和治理水平。Meta Agent基于大语言模型技术,将传统的元数据管理从人工驱动升级为AI驱动,实现数据资产的自动化梳理与智能化管理。
核心能力
Meta Agent提供以下两大核心能力:
资产盘点
资产盘点是 Meta Agent 的基础能力,通过自动化方式完成数据资产的知识沉淀和体系构建。资产盘点支持以下功能:
元数据自动扫描:自动采集数据库中的表结构、字段信息、索引和约束等元数据,无需人工录入。
智能描述生成:基于LLM分析表结构和数据样本,自动为表和字段生成中文业务描述,提升元数据的可读性和可理解性。
SQL注释补全:自动为缺少注释的表和字段生成SQL COMMENT,支持批量回写至数据库。
数据血缘分析:通过分析SQL日志和ETL流程,自动构建表级和字段级的数据血缘关系,帮助您直观了解数据的来源与流向。
业务分类编目:根据表的业务语义自动归类,生成多层级的业务分类目录,便于数据资产的组织和检索。
资产问答
资产问答基于资产盘点沉淀的数据资产知识,提供自然语言驱动的智能交互能力,降低数据使用门槛。资产问答支持以下功能:
自然语言资产搜索:通过自然语言描述即可搜索和定位目标数据资产,无需了解具体的库表结构。例如,输入"查找存储用户订单信息的表"即可快速定位相关数据表。
智能分析与推荐:根据查询意图,自动推荐相关数据表、关联关系和使用建议,帮助您快速了解数据资产的全貌。
资产问答:支持对数据资产的业务含义、使用规范和质量状态等进行问答式交互,获取准确的数据资产信息。
产品版本
Meta Agent当前仅支持包年包月(预付费)计费方式,提供基础版、专业版、企业版三种版本,每种版本提供数据库版和湖仓版两种规格。
版本说明
版本 | 核心差异 | 适用场景 |
基础版 | 支持数据源自动盘点,AI 自动生成表与字段的业务描述,用户可采纳或修改,形成规范化的数据资产文档 |
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专业版 | 在基础版能力之上,支持完整的资产盘点与自然语言问答。用户用自然语言提问,AI 基于知识库自动理解意图、生成查询、返回结果与洞察,实现端到端的数据消费闭环。 |
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企业版 | 在专业版能力之上,进一步包含数据血缘管理、Ontology 建模、审批工作流、知识库治理(版本/权限/准确率保障)以及知识飞轮进化(信号驱动的自动修正与 Skill 沉淀)等 Meta Agent 全部能力,支持私有化部署与企业级审计。 |
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支持的数据库类型
RDS MySQL、RDS PostgreSQL、RDS SQL Server、PolarDB MySQL版、PolarDB PostgreSQL版
支持的湖仓类型
AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL版、MaxCompute、MongoDB、Hive
功能特性对比
功能 | 具体功能 | 基础版 | 专业版 | 企业版 |
支持实例数量 | 实例数量上限 | 数据库和湖仓各5个 | 不限制 | 不限制 |
资产盘点 | 结构化数据源 | |||
非结构化数据源 | ||||
文档/SQL代码导入 | ||||
元数据自动扫描 | ||||
采样与剖析统计 | ||||
资产目录生成 | ||||
表/字段描述生成 | ||||
SQL模板生成 | ||||
指标口径生成 | ||||
使用说明生成 | ||||
Ontology实体、属性、关系生成 | ||||
跨表/跨源关系推断 | ||||
敏感数据扫描和识别 | ||||
盘点任务 | 手动定向盘点 | |||
问题驱动的按需盘点 | ||||
定时盘点任务 | ||||
触发式盘点(信号触发) | ||||
变更监测 | ||||
审核与协作 | 知识采纳与修改 | |||
推理依据展示 | ||||
修正引导与关联影响预览 | ||||
批量推送 | ||||
多人审批工作流 | ||||
知识库管理 | 字段/表描述查看与修改 | |||
业务实体与关联查看与修改 | ||||
指标口径查看与修改 | ||||
自定义添加知识类型 | ||||
知识版本管理与回滚 | ||||
知识图谱管理 | ||||
智能问答与治理 | 自然语言问答 | |||
查询自动生成SQL、API | ||||
结果呈现 | ||||
结果反馈闭环 | ||||
外部Agent集成 | ||||
语义检索与精准匹配 | ||||
调用鉴权 | ||||
调用日志与审计 | ||||
用量管控 | ||||
冲突检测 | ||||
冗余知识识别 | ||||
知识状态管理 | ||||
知识失效检测 | ||||
治理规则配置 | ||||
治理指标看板 | ||||
治理报告 | ||||
知识飞轮进化 | 显式反馈采集 | |||
隐式信号采集 | ||||
信号看板 | ||||
信号分析 | ||||
更新策略推荐 | ||||
知识自动更新与通知 | ||||
Skill/Action沉淀 | ||||
角色与权限 | 智能体数量 | 不支持 | 仅1个 | 无限制 |
知识权限 | ||||
角色定义与分配 | ||||
单点登录 | ||||
操作审计日志 |
支持地域
华北2(北京)、华北3(张家口)、华东1(杭州)、华东2(上海)、华南1(深圳)、西南1(成都)、中国香港。
AI原生数据库服务为中心化部署,购买时地域默认选择华东1(杭州),无需根据数据库实例所在区域选择。
访问方式
您可以通过以下方式访问Meta Agent:
登录AI原生数据库服务控制台。
在左侧导航栏的AI 数据资产区域,单击Meta Agent。
在Meta Agent主页,通过功能卡片选择资产盘点或资产问答,开始使用对应功能。
首次使用Meta Agent前,需要先完成数据源的接入配置。具体操作,请参见数据源管理相关文档。
典型场景
联动场景
Meta Agent产生的业务语义知识是各类AI数据应用的知识底座。引入Meta Agent的业务语义层,可显著提升以下场景中AI的准确率和效果:
联动模块 | 无Meta Agent | 有Meta Agent |
Analytics Agent(数据分析) | 面对缩写字段名容易生成错误SQL,需遍历大量表才能找到目标数据。 | 通过业务描述精准定位目标表和字段,NL2SQL准确率显著提升。 |
DAS Agent(数据库运维) | 只能判断"SQL慢了",按技术指标排序优化优先级。 | 能识别"这是核心交易链路的查询",结合业务重要性排序,核心业务问题优先处理。 |
NL2SQL应用 | 需手工编写大量Prompt描述表结构,"销售额"无法映射到sale_amt字段。 | 直接使用盘点生成的结构化业务描述,字段映射、枚举值理解自动完成。 |
数据治理 | 需人工逐表逐字段标注分类分级,成本高、覆盖率低。 | 基于业务描述自动识别敏感字段,通过数据血缘评估变更影响范围。 |
数据隐私与安全
安全承诺 | 说明 |
安全托管机制 | 通过AI原生数据库服务安全托管访问数据库元数据,不直接暴露数据库连接信息。 |
知识隔离 | 不同账号之间的盘点知识和问答内容互相隔离。 |
元数据处理 | 资产盘点仅分析表结构和元数据,不读取业务数据内容。 |
权限控制 | 基于RAM权限体系进行访问控制。 |