Strukturierte und unstrukturierte Daten mit Amazon Quick zusammenführen
aws ·
Dieser Artikel erläutert, wie Amazon Quick Organisationen dabei unterstützt, strukturierte und unstrukturierte Daten über eine einzige konversationale KI-Schnittstelle zu vereinheitlichen. Die Lösungsarchitektur besteht aus drei Schichten: einer Datenebene, die S3-Dokumente in Wissensdatenbanken indiziert und CSV-Dateien als angereicherte Datensätze lädt, einer Workspace-Ebene namens Spaces, die diese Quellen kombiniert, sowie einer Agenten-Ebene, die sie gleichzeitig abfragt. Nutzer können benutzerdefinierte Chat-Agents mit spezifischen Personas und Kommunikationsstilen erstellen, um Geschäftskennzahlen zusammen mit internen Berichten zu analysieren. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung demonstriert das Abfragen der regionalen Verkaufsleistung aus strukturierten Daten unter gleichzeitiger Bezugnahme auf strategische Prioritäten aus unstrukturierten PDFs im selben Gespräch. Darüber hinaus kann der Agent formatierte Artefakte wie PowerPoint-Präsentationen und Excel-Tabellen mithilfe von Natural-Language-Prompts generieren. Die Sicherheit wird durch Least-Privilege-Zugriffskontrollen, dokumentenspezifische ACLs und integrierte KI-Guardrails für die Inhaltssicherheit gewährleistet. Abschließend behandelt der Leitfaden das Teilen von Agents mit Teammitgliedern basierend auf Berechtigungen und bietet Anweisungen zur Bereinigung von Ressourcen, um laufende Kosten zu vermeiden.
aws