人工智能已经进入数据集成的多个领域，包括数据映射。人工智能数据映射涉及将数据从一个地方智能识别并映射到另一个地方。

有时，手动创建数据管道可能很重要。在设置自定义映射时，该过程可能需要在源和目标架构之间进行复杂的转换。

这种手动过程提供了灵活性，有助于确保准确的映射和转换 - 但对于非技术用户来说，它可能既耗时又复杂。通过代码进行数据映射甚至更具技术性 - 需要了解 Python、JSON 和其他编码语言。无代码工具通过启用拖放式数据映射方法大大简化了流程。

现代工具更进一步，实现了基于人工智能的数据映射。让我们看看它到底是什么，以及团队如何无缝地将数据与人工智能映射。

什么是人工智能数据映射？它涉及什么？

AI 数据映射使用人工智能自动生成数据移动的源模式和目标模式之间的映射。它还可以使用机器学习从用户创建的数据中学习，以获得准确的映射建议。

有多种方法可以做到这一点。有些工具要求您输入源和目标字段，然后选择预建的提示进行映射过程。

资料来源：filevine

其他软件要求您输入自定义提示 - 提供更大的灵活性。这会将说明发送给 LLM，然后 LLM 继续映射所需字段。简单的提示可能如下所示：

我会给你两个分隔的字符串列表，你需要根据语义相似性在它们之间建立一个映射。
返回结果为单独的对名称和值，以逗号分隔，对之间以换行符分隔，并且不要修改所提供列表中的名称，如果任何列表中均未提供该字段，则不要映射该字段。

列表 1：{0}

列表 2：{1}

其中 {0} ， {1} 是对象的字段名称

所选的提示可以尽可能简单或复杂，取决于：

• 源文件布局。
• 需要进行转换。
• 输入和输出文件之间的语义差异。
• 最终布局。

人工智能数据映射的好处

精度更高：AI 可以根据千兆字节的训练数据推荐高精度映射。它还可以有效捕捉人为错误，例如列匹配不正确。

高度可定制的转换： 人工智能可以帮助合并列、创建嵌套记录，甚至在映射过程中计算算术值。

节省时间+成本和可扩展性： 用户可以跨文件重复使用提示，以节省时间并提高工作效率。这种可重复使用性还使他们能够轻松扩展数据集成。AT 数据映射工具还有助于节省成本，因为手动映射可能需要多个人力资源。人工智能有助于自动化这一过程。

对商业用户友好： 无代码 AI 数据映射工具通过简化数据集成流程，使非技术人员能够加快洞察时间。

更快的入职体验： AI 数据映射通过自动化映射和集成缩短了管道部署时间，从而缩短了客户入职时间。它还可以最大限度地缩短合作伙伴入职时间。

体验 AI 数据映射 Astera 数据管道生成器

Astera Data Pipeline Builder 利用 AI 驱动的语义映射来简化数据集成过程。AI Automapper 功能使用语义关系自动映射不同架构之间的字段。

它使用 AI 来理解字段的上下文和含义，以链接相关字段，例如“城市”和“国家”。只需单击一个按钮即可完成。让我们看以下示例：

在 ADPB UI 中，用户可以将源拖到目标，以自动在名称相似的列之间创建映射。但是，对于同一变量，名称不同的列必须手动映射。

然而，只需点击一个按钮， 链接操作以使用 AI 创建地图，用户可以自动创建语义相同的字段之间的映射，例如 ShipCountry 和 ShipNation。

现在，字段已正确映射。当源文件和目标文件相似但字段名称有变化时，此功能可帮助映射数据。

用户还可以使用智能文件源来处理动态文件。智能源使用户能够将动态提取的文件转换并映射到标准化目标格式。它适用于从两个到数千个的各种布局。它还支持各种输出格式，例如 JSON、csv 和文本。

这些功能使团队能够快速构建和维护复杂的数据管道，而无需任何技术帮助。结果如何？

• 更快的客户入职。
• 减少获取洞察的时间。

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