Construire une couche sémantique pour l'IA agent avec EDB Postgres AI et Amazon Bedrock AgentCore
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Cet article démontre comment construire une couche sémantique pour l'IA agentique en intégrant EDB Postgres AI à Amazon Bedrock AgentCore. La solution intègre la signification métier directement dans la base de données opérationnelle Postgres grâce à une extension AIDB, qui utilise des instructions COMMENT standard et des clés étrangères pour définir les relations entre les données. Un agent exécuté sur AgentCore interroge cette base de connaissances sémantiques afin de répondre aux questions sur la vision client à 360 degrés, en tirant parti d'Anthropic Claude pour la planification et l'exécution. La gouvernance est assurée via des primitives natives de Postgres, telles que les instructions GRANT et la sécurité au niveau des lignes, garantissant que différents rôles d'utilisateurs bénéficient d'un accès aux données approprié sans modifier le code de l'agent. L'architecture dirige les requêtes des utilisateurs authentifiés par Amazon Cognito vers un point de terminaison MCP hébergé au sein de l'instance Postgres via la passerelle AgentCore. L'observabilité est maintenue grâce aux traces OpenTelemetry capturées dans la base de données, permettant des journaux d'audit détaillés des exécutions SQL. Cette approche élimine le besoin de catalogues séparés ou de fonctions Lambda, maintenant les définitions des données et les contrôles d'accès synchronisés au sein d'un seul schéma.
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