AI 에이전트를 프로덕션 환경으로 전환하는 기업은 데이터 액세스 이상의 것을 요구합니다. 데이터 이해가 필요합니다. Looker Core용 Google Cloud의 Knowledge Catalog는 이제 LookML 시맨틱 언어를 인덱싱하여 이 격차를 해소합니다. AI 에이전트는 테이블 스키마, 계보, 거버넌스를 포함한 컨텍스트뿐만 아니라 메트릭 계산을 위한 결정론적 비즈니스 시맨틱도 필요합니다. 단일 도구로는 광범위한 조직 컨텍스트와 정확한 메트릭 정의를 모두 제공할 수 없습니다. Knowledge Catalog는 광범위한 엔터프라이즈 컨텍스트를 제공하며, LookML은 결정론적 수학적 시맨틱을 제공합니다. 이 통합은 LookML 비즈니스 로직을 Knowledge Catalog에 인덱싱하여 Gemini Enterprise 및 사용자 지정 AI 에이전트에 제공합니다. 명시적인 시맨틱 규칙 없이는 LLM 에이전트가 충돌하는 메트릭 정의를 생성하고 단순한 조인 팬아웃으로 인해 잘못된 SQL을 생성할 수 있습니다. Knowledge Catalog와 Looker는 LookML에서 시맨틱을 한 번 모델링하고 Google Cloud의 AI 생태계 전체에서 액세스하여 이를 해결합니다. 이 새로운 릴리스는 LookML의 결정론적 시맨틱을 Knowledge Catalog의 최우선 계층으로 인덱싱하여 에이전트에 정확한 정의, 조인 경로 및 계보를 제공합니다. 이 메타데이터는 사용자 지정 코드 없이 Gemini Enterprise에서 자동으로 사용할 수 있으므로 기술 스키마, 용어집 및 인덱싱된 LookML 로직을 참조하여 정확한 SQL을 생성할 수 있습니다. Google Cloud의 Looker Core는 LookML 모델, 탐색, 보기, 계보 및 대시보드를 Knowledge Catalog에 직접 자동으로 인덱싱합니다. 이 통합을 통해 에이전트는 Knowledge Catalog에서 광범위한 컨텍스트와 LookML에서 명시적인 수학적 관계를 모두 검색할 수 있습니다.