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利用人工智能实现工程自动化——元数据驱动框架中的法学硕士.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718798 2025-06-22 29页 2.76MB

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本文主要讨论了数据工程领域中AI自动化的现状与未来。核心数据包括不同时间段内AI在数据工程中的应用预测:0-2年,AI提升迁移和性能自动化;2-4年,AI全面参与ETL开发;4+年,实现完全自主的数据管理。以下是关键点: 1. **前瞻性声明**:文章开头强调了前瞻性声明的风险和不确定性。 2. **未来预测**: - 0-2年:AI在“氛围工程”中发挥作用,实现性能的完全自动化。 - 2-4年:AI进行ETL开发的全面自动化和重构迁移。 - 4+年:数据完全自治。 3. **当前行动**:提出组织重构、工作流程自动化、性能改进等当前可采取的措施。 4. **AI在数据工程中的应用**: - 提升工作效率,如会议摘要、故事编写、代码注释等。 - 编码助手,如Databricks Assistant和VSCode等。 - 迁移方法,包括提升与转移。 - AI在ETL中的应用,如数据丰富、源数据抓取、数据清洗等。 5. **挑战**:指出复杂性和支持、大型语言模型成本、准确性、数据安全等潜在问题。 文章强调了AI在数据工程中的重要性,并提出了实现AI增强工程所需的最小基本AI能力。
"AI如何让数据工程更高效?" "自动化将如何塑造数据未来?" "数据工程师如何迎接AI时代?"
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