Unir dados estruturados e não estruturados com o Amazon Quick
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Este artigo explica como o Amazon Quick permite que as organizações unifiquem dados estruturados e não estruturados por meio de uma única interface de IA conversacional. A arquitetura da solução consiste em três camadas: uma camada de dados que indexa documentos do S3 em bases de conhecimento e carrega arquivos CSV como conjuntos de dados enriquecidos, uma camada de espaço de trabalho chamada Spaces que combina essas fontes e uma camada de agente que os consulta simultaneamente. Os usuários podem criar agentes de chat personalizados com personas e estilos de comunicação específicos para analisar métricas comerciais junto com relatórios internos. O tutorial demonstra a consulta ao desempenho de vendas regionais nos dados estruturados enquanto se referem às prioridades estratégicas contidas em PDFs não estruturados na mesma conversa. Além disso, o agente pode gerar artefatos formatados, como apresentações no PowerPoint e planilhas do Excel, usando prompts em linguagem natural. A segurança é mantida por meio de controles de acesso de menor privilégio, ACLs em nível de documento e barreiras de segurança integradas para garantir a segurança do conteúdo. Por fim, o guia aborda o compartilhamento de agentes com membros da equipe com base nas permissões e fornece instruções para limpar os recursos e evitar cobranças contínuas.
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