Unire dati strutturati e non strutturati con Amazon Quick
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Questo articolo spiega come Amazon Quick consenta alle organizzazioni di unificare dati strutturati e non strutturati tramite un'unica interfaccia di intelligenza artificiale conversazionale. L'architettura della soluzione si compone di tre livelli: un livello dei dati che indicizza i documenti S3 nelle knowledge base e carica i file CSV come dataset arricchiti, un livello workspace denominato Spaces che combina queste fonti e un livello agent che le interroga simultaneamente. Gli utenti possono creare agenti chat personalizzati con personalità e stili di comunicazione specifici per analizzare le metriche aziendali insieme ai report interni. La procedura dimostrativa mostra come interrogare le prestazioni delle vendite regionali nei dati strutturati facendo riferimento alle priorità strategiche contenute in PDF non strutturati all'interno della stessa conversazione. Inoltre, l'agent è in grado di generare artefatti formattati, come presentazioni PowerPoint e fogli di calcolo Excel, utilizzando prompt in linguaggio naturale. La sicurezza è garantita attraverso controlli di accesso basati sul principio del minimo privilegio, ACL a livello di documento e guardrail AI integrati per la sicurezza dei contenuti. Infine, la guida illustra come condividere gli agent con i membri del team in base alle autorizzazioni e fornisce istruzioni per la pulizia delle risorse al fine di evitare addebiti continuativi.
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