Associer les données structurées et non structurées avec Amazon Quick
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Cet article explique comment Amazon Quick permet aux organisations d'unifier les données structurées et non structurées via une interface unique d'IA conversationnelle. L'architecture de la solution se compose de trois couches : une couche de données qui indexe les documents S3 dans des bases de connaissances et charge les fichiers CSV en tant que jeux de données enrichis, une couche d'espace de travail appelée Spaces qui combine ces sources, et une couche d'agent qui les interroge simultanément. Les utilisateurs peuvent créer des agents de chat personnalisés avec des personnalités et des styles de communication spécifiques pour analyser les indicateurs commerciaux ainsi que les rapports internes. Le tutoriel montre comment interroger les performances des ventes régionales à partir de données structurées tout en faisant référence aux priorités stratégiques contenues dans des PDF non structurés au sein de la même conversation. De plus, l'agent peut générer des artefacts formatés, tels que des présentations PowerPoint et des feuilles de calcul Excel, à l'aide d'invites en langage naturel. La sécurité est assurée par des contrôles d'accès au moindre privilège, des listes de contrôle d'accès au niveau des documents et des garde-fous intégrés pour la sécurité du contenu. Enfin, le guide couvre le partage des agents avec les membres de l'équipe en fonction des autorisations et fournit des instructions pour nettoyer les ressources afin d'éviter des frais continus.
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