AIエージェントを本番環境に移行する企業は、データアクセス以上のものを必要としています。データ理解が必要です。Looker Core向けのGoogle CloudのKnowledge Catalogは、LookMLセマンティック言語をインデックス化し、このギャップを埋めます。AIエージェントは、テーブルスキーマ、リネージ、ガバナンスを含むコンテキストだけでなく、メトリック計算のための決定論的なビジネスセマンティクスも必要とします。単一のツールでは、広範な組織コンテキストと正確なメトリック定義の両方を提供することはできません。Knowledge Catalogは広範なエンタープライズコンテキストを提供し、LookMLは決定論的な数学的セマンティクスを提供します。この統合により、LookMLのビジネスロジックがKnowledge Catalogにインデックス化され、Gemini EnterpriseおよびカスタムAIエージェントで利用できるようになります。明示的なセマンティックルールがない場合、LLMエージェントは矛盾したメトリック定義を作成し、単純なジョインファンアウトにより不正確なSQLを生成する可能性があります。Knowledge CatalogとLookerは、LookMLでセマンティクスを一度モデル化し、Google CloudのAIエコシステム全体でアクセスできるようにすることで、これを解決します。この新しいリリースでは、LookMLの決定論的なセマンティクスがKnowledge Catalogのファーストクラスレイヤーとしてインデックス化され、エージェントに正確な定義、ジョインパス、およびリネージを提供します。このメタデータは、カスタムコードなしでGemini Enterpriseが自動的に利用できるようになり、技術スキーマ、用語集、およびインデックス化されたLookMLロジックを参照して正確なSQLを生成できるようになります。Google Cloud上のLooker Coreは、LookMLモデル、Explore、View、リネージ、およびダッシュボードをKnowledge Catalogに直接自動的にインデックス化します。この統合により、エージェントはKnowledge Catalogから広範なコンテキストとLookMLから明示的な数学的関係の両方を取得できます。