使用Amazon Quick整合结构化与非结构化数据

英文原标题：Bring structured and unstructured data together with Amazon Quick

本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗

• Amazon Quick 提供统一体验，可同时连接结构化数据（通过增强数据集）和非结构化数据（通过基于 S3 的知识库），并用单一对话式 AI 代理进行查询。
• 解决方案分为三层：数据层（S3 文档经知识库索引，结构化数据加载为带语义描述的数据集）、工作区层（Space 整合两类数据及仪表板等）、代理层（自定义聊天代理链接 Space，判断查询来源并返回带引用的组合回答）。
• 实施步骤包括：创建 S3 集成、创建知识库（可索引全部或指定内容）、上传 CSV 创建数据集并丰富语义信息（修正数据类型、添加描述和自定义指令），以便 AI 将自然语言转为 SQL。
• 代理会遵循提问用户的权限，并内置内容安全筛查等 AI 护栏；新增数据源到 Space 后，关联代理即可使用。
• 前提条件包括：Enterprise 订阅账户、S3 桶、管理员授予的 S3 只读权限，以及创建集成、知识库、数据集、Space 和聊天代理的权限。

关键数据

• 创建数据集需要 Enterprise 订阅。
• 示例非结构化文档包括 AnyCompany_Business_Review.pdf、AnyCompany_Market_Analysis_Report.pdf、AnyCompany_Product_Strategy_Memo.pdf。
• 结构化数据文件为 Product_Sales.csv。
• 数据集描述覆盖 FY2024-FY2025 的订单，区域包括北美、EMEA、亚太和拉美。
• 收入值以美元计价。

为什么值得看：它展示了如何用 Amazon Quick 在一个对话代理中同时查询结构化和非结构化数据，避免多工具切换和手动关联。