Glyph: A Multi-Strategy Agentic System for Column Description and Sensitivity-Ontology Tagging of Enterprise Data Catalogs
Glyph：企业数据目录列描述与敏感本体标注的多策略智能体系统
🧭 多智能体数据目录标注与敏感分类
Apple
用协作式 LLM Agent 将列描述生成与 275 类敏感标签分类落地为可审计的生产系统
📌 工作参考价值（4 点）
- 代码而非数据值作为生成依据：Descriptor 通过 active RAG 从 GitHub 检索产生列的上游 pipeline 源码，再生成描述。做电商/推荐特征库、指标口径或广告字段文档时，可以让 Agent 以业务代码/ETL 逻辑为 grounding，避免只看数据值产生幻觉。
- 多策略并行 + RRF 融合：Tagger 同时跑描述打标、业务正则、基于向量库的 metadata tagger，再用 Reciprocal Rank Fusion 合并排序。对大 taxonomy（如 275 类）的商品/内容/广告分类或多标签治理，可复用「语义、规则、精确元数据三路并行 + RRF」的架构，稳定且可解释。
- 小模型对比微调收益显著：用 in-batch contrastive objective 微调 6 层 MiniLM，NDCG@10 从 0.55 提升到 0.92。在标签体系较大、域内文本较短的特征/类目标注任务中，轻量 encoder 微调 + 向量检索是低成本高回报方案。
- 每个标签保留 provenance 与降级路径：系统记录每个 tag 来自哪条策略，并在代码不可取、服务失败时优雅降级。生产 Agent/LLM 系统做治理或推荐元数据标注时，应设计来源审计和 fallback，满足合规与可运维要求。