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AI需要明确的含义和信任才能处理企业数据
AI代理需要比基本模式信息更多的信息才能可靠地解释企业数据。数据模型必须明确传达含义、结构、关系、使用规则和信任因素，以便AI系统能够理解超越简单列类型的上下文。仅仅为列添加描述是不够的；更健健的方法包括定义具有清晰业务术语、聚合规则和源映射的显式指标，以确保AI能够准确地检索和分析数据。
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特征存储解决了机器学习训练-服务漂移和目标泄露问题
特征存储对于生产环境的机器学习至关重要，它解决了训练和提供服务环境之间特征定义漂移的关键问题。这种漂移会悄无声息地降低模型性能，尤其是在高风险预测场景下，因为模型是在一个数据分布上训练的，却在另一个数据分布上进行评分。为了确保时间点正确性，特征存储提供了历史特征值，从而防止目标泄露并保持模型完整性。