Предприятия, внедряющие ИИ-агентов в продакшн, нуждаются не только в доступе к данным, но и в их понимании. Каталог знаний Google Cloud для Looker Core теперь индексирует семантический язык LookML, устраняя этот пробел. ИИ-агентам нужен контекст, включая схемы таблиц, происхождение данных и управление, а также детерминированные бизнес-семантики для расчетов метрик. Один инструмент не может обеспечить как широкий организационный контекст, так и точные определения метрик. Каталог знаний предлагает широкий корпоративный контекст, а LookML — детерминированную математическую семантику. Эта интеграция индексирует бизнес-логику LookML в Каталог знаний для Gemini Enterprise и пользовательских ИИ-агентов. Без явных семантических правил LLM-агенты могут создавать противоречивые определения метрик и генерировать некорректный SQL из-за наивных веерных соединений. Каталог знаний и Looker решают эту проблему, моделируя семантику один раз в LookML и получая к ней доступ в экосистеме ИИ Google Cloud. Этот новый релиз индексирует детерминированную семантику LookML как первоклассный слой в Каталоге знаний, предоставляя агентам точные определения, пути соединений и происхождение данных. Эти метаданные автоматически доступны Gemini Enterprise без пользовательского кода, что позволяет ему генерировать точный SQL, ссылаясь на технические схемы, глоссарии и индексированную логику LookML. Looker Core в Google Cloud автоматически индексирует модели LookML, Explores, Views, происхождение данных и дашборды непосредственно в Каталог знаний. Эта интеграция позволяет агентам получать как широкий контекст из Каталога знаний, так и явные математические отношения из LookML.