// AI 新闻 · 2026-11-05 · AWS Machine Learning Blog

Indegene 在生命科学领域构建 LLM 驱动的数据质量代理

Indegene 在其基于 AWS 的 NEXT Unified Data Platform 上构建了生产级的大语言模型（LLM）驱动数据质量代理。该代理能够生成上下文感知的数据质量规则，验证规则有效性，并在人工介入的治理框架下输出可直接运行的 SQL 和 Python 代码，助力生命科学企业实现企业级数据质量的规模化提升。

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原文发布 2026-11-05 00:25（北京时间）来源 AWS Machine Learning Blog自动整理 · 已核对原文

01摘要

该代理解决了传统数据质量流程中技术规则与业务规则割裂、规则分散存储、缺乏领域知识表达等痛点。通过将数据质量能力嵌入平台核心，实现规则自动生成与动态验证，降低人工维护成本，增强业务团队对数据质量的理解和信任。

由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。

02要点

Indegene 在 AWS 上构建了基于 LLM 的生产级数据质量代理，支持上下文感知规则生成与验证。
代理在人工介入的治理下输出可直接运行的 SQL 和 Python 代码，实现规则自动化落地。
解决了技术规则与业务规则割裂、规则分散存储等传统数据质量流程中的关键瓶颈。
该能力嵌入 NEXT Unified Data Platform，推动数据质量从周期性治理向持续、可扩展的平台级能力演进。

03原文出处

How Indegene is modernizing and scaling enterprise data quality in life sciences

AWS Machine Learning Blog · 发布于 2026-11-05 00:25（北京时间） · 上方为原标题

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