主要观点总结
Grab利用GenAI技术增强了数据发现工具Hubble的新功能，解决了在二十多万张表中寻找数据的难题。该公司通过集成大语言模型进行数据集文档生成，减少了数据发现的流程，并搭建了一个Slack bot，使数据消费者能够更有效地进行数据发现。文章还介绍了Grab在数据发现流程中所做的改进，如提高搜索效率、利用GPT-4生成文档等。
关键观点总结
关键观点1: Grab利用GenAI技术增强Hubble工具
Grab公司使用GenAI技术来改进其数据发现工具Hubble，使其能够在大量的数据表中找到有价值的数据。
关键观点2: 大语言模型的集成应用
Grab集成了大语言模型进行数据集文档生成，这一举措简化了数据发现的流程。
关键观点3: Slack bot的引入
Grab创建了一个Slack bot，使数据消费者能够更方便地进行数据发现。
关键观点4: GPT-4在文档生成中的应用
工程师们利用GPT-4根据表模式和样本数据生成文档，这一举措提高了文档的覆盖率，并且大多数用户认为生成的文档是有价值的。
关键观点5: 未来的发展规划
Grab计划进一步增强GenAI的功能，例如用更多的上下文来丰富文档生成器，并落地Reflexion来提高文档生成的质量。
文章预览
作者 | Rafal Gancarz
译者 | 马可薇
策划 | Tina Grab 利用 GenAI 技术增强了数据发现工具 Hubble 的新功能，解决了在二十多万张表中寻找有价值数据的难题。该公司通过集成大语言模型进行数据集文档生成，减少了数据发现的流程，还搭建了一个 Slack bot，为数据消费者带来有效的数据发现。 Grab 在他们庞大的数据湖、Kafka 数据流、生产数据库和机器学习功能之间管理着许多的分析数据集。一直以来，开发基于数据的新产品团队想要为新用例找到最为合适的数据集都是项挑战。公司发现，合适数据集的搜索总是困难重重，有 18% 的搜索都是在没有查看搜索结果的情况下就放弃了。数据消费者是主要依赖于部落知识，而数据发现往往要花费数天的时间： Grab 的首席产品经理 Shreyas Parbat 分享了团队对改善数据发现的远景： 考虑到过往历史，我们的愿景非
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