AI-Driven Generation of Data Contracts in Modern Data Engineering Systems

📄 arXiv: 2507.21056v1 📥 PDF

作者: Harshraj Bhoite

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

提出AI驱动的数据契约自动生成框架，提升数据治理效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据契约 大型语言模型 参数高效微调 数据治理 自动化 数据质量 LLM LoRA

📋 核心要点

  1. 手动编写和维护数据契约耗时且易错，难以适应日益复杂的数据管道。
  2. 利用大型语言模型，通过参数高效微调，自动生成符合规范的数据契约。
  3. 实验表明，该方法能高精度生成有效契约，显著减少人工工作量。

📝 摘要（中文）

数据契约形式化了数据生产者和消费者之间关于模式、语义和质量期望的协议。随着数据管道复杂性的增加，手动编写和维护契约变得容易出错且耗费人力。本文提出了一种AI驱动的框架，利用大型语言模型（LLMs）自动生成数据契约。该系统利用参数高效的微调方法，包括LoRA和PEFT，使LLMs适应结构化数据领域。模型接收样本数据或模式描述，并以JSON Schema和Avro等格式输出经过验证的契约定义。我们将此框架集成到现代数据平台（例如Databricks、Snowflake）中，以大规模自动化契约执行。在合成和真实世界数据集上的实验结果表明，微调后的LLMs在生成有效契约方面实现了高精度，并减少了70%以上的手动工作量。我们还讨论了幻觉、版本控制和持续学习等关键挑战。这项工作表明，生成式AI可以通过弥合企业数据管理中意图和实现之间的差距，实现可扩展、敏捷的数据治理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现代数据工程系统中数据契约的手动创建和维护问题。随着数据管道的日益复杂，手动编写数据契约变得繁琐、耗时且容易出错，难以保证数据质量和一致性。现有方法缺乏自动化手段，无法有效应对大规模数据治理的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的生成能力，通过学习数据模式和契约规范，自动生成数据契约。通过将LLMs应用于结构化数据领域，可以显著降低人工干预，提高数据契约的生成效率和准确性。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集样本数据或模式描述作为LLM的输入。2) 模型微调：使用参数高效的微调方法（如LoRA和PEFT）对LLM进行微调，使其适应特定的数据领域和契约规范。3) 契约生成：将样本数据或模式描述输入微调后的LLM，生成数据契约定义。4) 契约验证：对生成的契约进行验证，确保其符合预定义的规范和要求。5) 平台集成：将该框架集成到现代数据平台（如Databricks和Snowflake）中，实现数据契约的自动化执行。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于数据契约的自动生成，并采用参数高效的微调方法，降低了模型训练的成本和难度。此外，该框架还集成了契约验证和平台集成功能，实现了数据契约的端到端自动化管理。

关键设计：论文采用了LoRA (Low-Rank Adaptation) 和 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 等参数高效微调技术，以减少训练参数量，降低计算资源需求。模型输入可以是样本数据或模式描述，输出为JSON Schema或Avro等格式的契约定义。损失函数未知，网络结构基于预训练的LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的LLMs在生成有效数据契约方面表现出高精度，并且能够减少超过70%的手动工作量。在合成和真实世界数据集上的验证结果均支持了该方法的有效性。具体的性能指标和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于企业级数据治理、数据集成、数据质量管理等领域。通过自动化数据契约的生成和执行，可以显著提高数据管道的可靠性和可维护性，降低数据治理成本，加速数据驱动的决策过程。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的数据场景，例如实时数据流和多模态数据。

📄 摘要（原文）

Data contracts formalize agreements between data producers and consumers regarding schema, semantics, and quality expectations. As data pipelines grow in complexity, manual authoring and maintenance of contracts becomes error-prone and labor-intensive. We present an AI-driven framework for automatic data contract generation using large language models (LLMs). Our system leverages parameter-efficient fine-tuning methods, including LoRA and PEFT, to adapt LLMs to structured data domains. The models take sample data or schema descriptions and output validated contract definitions in formats such as JSON Schema and Avro. We integrate this framework into modern data platforms (e.g., Databricks, Snowflake) to automate contract enforcement at scale. Experimental results on synthetic and real-world datasets demonstrate that the fine-tuned LLMs achieve high accuracy in generating valid contracts and reduce manual workload by over 70%. We also discuss key challenges such as hallucination, version control, and the need for continuous learning. This work demonstrates that generative AI can enable scalable, agile data governance by bridging the gap between intent and implementation in enterprise data management.