How Indegene is modernizing and scaling enterprise data quality in life sciences
Indegene 用 LLM 数据质量智能体提升生命科学数据质量
要点导读
- 基于 AWS 构建 LLM 数据质量智能体
- 自动生成并验证数据质量规则
- 产出可直接运行的 SQL 与 Python
- 采用人工在环治理机制
原文摘要 · 中英对照
This post explores how Indegene built a production-grade, LLM-powered Data Quality Agent in its NEXT Unified Data Platform on AWS. The agent generates context-aware data quality rules, validates them, and produces ready-to-run SQL and Python under human-in-the-loop governance, helping life sciences organizations scale enterprise data quality.
本文探讨 Indegene 如何在 AWS 上的 NEXT 统一数据平台中构建生产级、由 LLM 驱动的数据质量智能体。该智能体生成上下文感知的数据质量规则、对其进行验证，并在人工在环治理下产出可直接运行的 SQL 和 Python，帮助生命科学机构规模化提升企业数据质量。
阅读原文
原文来源：AWS 机器学习博客（aws.amazon.com）。本页摘要与要点整理自公开来源，版权归原作者所有，完整内容请阅读原文。
