主要观点：手动标记元数据和跟踪 SQL 沿袭繁琐且易出错，而大型语言模型（如 GPT-4）提供了更智能高效的解决方案。通过整合 OpenMetadata 等工具，可实现自动化元数据标记（如识别 PII）和 SQL 变化的沿袭跟踪。
关键信息：

• 数据治理的两个重要支柱：元数据标记（确保合规，如识别 PII 等）和 SQL 沿袭跟踪（追踪数据流向等）。
• 所用工具：OpenMetadata、GPT-4 等、Python + OpenAI API、dbt/Trino/SQL、CI/CD（GitHub Actions）。
• 具体步骤：提取表数据样本供模型理解、用 GPT-4 进行 PII 分类、将分类结果推入微元数据目录、用 GPT-4 跟踪 SQL 沿袭、在 CI/CD 管道中添加 PII 标记、注意模型幻觉等挑战。
  重要细节：
• 示例代码展示了如何提取表数据样本、进行 PII 分类、推送标签、跟踪 SQL 沿袭、在 CI/CD 中添加标记等操作。
• 强调要注意模型可能出现的幻觉、样本大小、数据安全和成本等问题。
  结论：LLM 可自动化数据治理任务，节省手动工作，初学者也可利用其为数据目录带来智能，应逐步整合到工作流程中。