Объединение структурированных и неструктурированных данных с помощью Amazon Quick
aws ·
В данной статье объясняется, как Amazon Quick позволяет организациям объединять структурированные и неструктурированные данные с помощью единого интерфейса разговорного искусственного интеллекта. Архитектура решения состоит из трех уровней: уровня данных, который индексирует документы в S3 в базах знаний и загружает CSV-файлы как обогащенные наборы данных; уровня рабочих пространств под названием Spaces, объединяющего эти источники; и уровня агентов, выполняющего одновременные запросы к ним. Пользователи могут создавать пользовательские чат-агенты с определенными личностями и стилями общения для анализа бизнес-метрик вместе с внутренними отчетами. В руководстве показано, как выполнять запросы о региональных продажах по структурированным данным, одновременно ссылаясь на стратегические приоритеты из неструктурированных PDF-файлов в рамках одного диалога. Кроме того, агент может генерировать форматированные артефакты, такие как презентации PowerPoint и электронные таблицы Excel, используя промпты на естественном языке. Безопасность обеспечивается за счет принципа наименьших привилегий, контроля доступа на уровне документов (ACL) и встроенных ограничений безопасности ИИ для защиты контента. Наконец, в руководстве описывается процесс предоставления агента доступности для членов команды на основе разрешений и даются инструкции по очистке ресурсов во избежание дополнительных расходов.
aws