Integrar datos estructurados y no estructurados con Amazon Quick
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Este artículo explica cómo Amazon Quick permite a las organizaciones unificar datos estructurados y no estructurados mediante una única interfaz de inteligencia artificial conversacional. La arquitectura de la solución consta de tres capas: una capa de datos que indexa documentos de S3 en bases de conocimiento y carga archivos CSV como conjuntos de datos enriquecidos, una capa de espacio de trabajo llamada Spaces que combina estas fuentes y una capa de agente que los consulta simultáneamente. Los usuarios pueden crear agentes de chat personalizados con personas y estilos de comunicación específicos para analizar métricas comerciales junto con informes internos. El recorrido demuestra la consulta del rendimiento de ventas regionales a partir de datos estructurados mientras se hacen referencia a prioridades estratégicas contenidas en PDFs no estructurados dentro de la misma conversación. Además, el agente puede generar artefactos formateados, como presentaciones de PowerPoint y hojas de cálculo de Excel, utilizando indicaciones en lenguaje natural. La seguridad se mantiene mediante controles de acceso de mínimo privilegio, listas de control de acceso a nivel de documento y salvaguardas integradas de IA para la seguridad del contenido. Finalmente, la guía cubre la compartición de agentes con miembros del equipo según los permisos y proporciona instrucciones para limpiar los recursos y evitar cargos continuos.
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