05/06/2026
AI Agent 在「推理」還是「盲猜」?
當我們期望 AI 幫忙判斷庫存風險、揪出合規問題時,
最大阻礙往往是企業資料四散在 PDF、視訊記錄、
各種資料庫與 SaaS 應用程式中。
💡 在 Google Cloud Next 2026 大會上,
Google Cloud 正式將 Knowledge Catalog
定位為企業 #通用上下文引擎 Universal Context Engine!
Knowledge Catalog 透過 3 關鍵階段,
讓 AI 真正讀懂你的資料:
📌 聚合 (Aggregation):打破結構化、非結構化與 SaaS(如 SAP、Salesforce)的孤島,把散落各處的資料放上同一張地圖。
📌 豐富化 (Enrichment):檔案一落地,Gemini 就會自動萃取標籤與關聯,讓資料瞬間變成「Agent-Ready」狀態,甚至能學習企業專屬的內部語義。
📌 檢索 (Search):從傳統找關鍵字,升級成「跨文件圖譜推理」,精準抓出隱藏在多份文件中的關聯(例如從產品食譜一路追蹤到供應商的過敏原警告),並給出附帶引用來源的解答。
CloudMile 擁有豐富的 Agent 導入實戰經驗,
能協助企業全面盤點資料架構,
結合 Google Cloud 資料平台與 Knowledge Catalog,
打造完整且可追溯的企業知識地圖!
立即了解 Knowledge Catalog 如何徹底改變 AI 決策鏈:
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#萬里雲 #資料治理
Google Cloud 於 Next '26 推出 Knowledge Catalog(通用上下文引擎),透過聚合、豐富化與檢索三階段,打破企業資料孤島並建構知識圖譜。讓 AI Agent 擺脫盲猜,實現跨文件推理與可追溯的精準決策,全面翻轉資料治理與 RAG 應用。