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驱动的数据合同生成框架以解决数据工程中的复杂性问题

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

关键词: 数据合同 大型语言模型 自动化生成 数据治理 参数高效微调 数据平台集成 企业数据管理

📋 核心要点

  1. 现有的数据合同手动编写和维护过程容易出错且劳动密集，难以适应复杂的数据管道需求。
  2. 提出了一种AI驱动的框架，利用大型语言模型自动生成数据合同，显著提高了效率和准确性。
  3. 实验结果显示，微调后的模型在生成有效合同方面准确率高，且手动工作量减少超过70%。

📝 摘要（中文）

数据合同在数据生产者与消费者之间正式化了关于模式、语义和质量期望的协议。随着数据管道复杂性的增加，手动编写和维护合同变得容易出错且劳动密集。本文提出了一种基于人工智能的框架，利用大型语言模型（LLMs）自动生成数据合同。该系统采用了参数高效的微调方法，包括LoRA和PEFT，以适应结构化数据领域。模型接收样本数据或模式描述，并输出验证过的合同定义，格式包括JSON Schema和Avro。我们将该框架集成到现代数据平台（如Databricks、Snowflake）中，以实现合同的规模化自动执行。实验结果表明，微调后的LLMs在生成有效合同方面具有高准确性，并减少了超过70%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。该研究表明生成性AI能够通过弥合企业数据管理中意图与实施之间的差距，实现可扩展、灵活的数据治理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决数据合同在复杂数据管道中的手动编写和维护所带来的错误和劳动密集问题。现有方法难以满足快速变化的数据需求，导致合同管理效率低下。

核心思路：通过引入大型语言模型（LLMs）并结合参数高效的微调技术，自动生成数据合同。该方法旨在降低人工干预，提高合同生成的准确性和效率。

技术框架：整体架构包括数据输入模块（接收样本数据或模式描述）、模型微调模块（使用LoRA和PEFT进行适应）、合同生成模块（输出JSON Schema和Avro格式的合同定义）以及集成模块（与现代数据平台的结合）。

关键创新：最重要的创新在于将LLMs与参数高效微调技术结合，能够在结构化数据领域实现高效的合同生成，与传统手动方法相比，显著提高了生成速度和准确性。

关键设计：采用LoRA和PEFT等微调方法，确保模型在特定数据域的适应性；设计了验证机制以确保生成合同的有效性和合规性；集成了与主流数据平台的接口，以实现合同的自动执行。

📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的大型语言模型在生成有效数据合同方面的准确率高达90%以上，且相比于传统手动方法，手动工作量减少超过70%。这一显著提升展示了AI在数据治理领域的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业数据管理、数据治理和数据合规性等。通过自动化数据合同的生成与执行，企业能够更高效地管理数据流动，降低合规风险，提升数据质量。未来，该框架有望在更多数据密集型行业中得到广泛应用，推动数据治理的智能化进程。

📄 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.