新闻 · AWS Machine Learning Blog
通过 Amazon Quick 的“应用内实时数据”（Live Data in Apps）功能，AI 构建的应用可实时查询你受治理的 Quick Sight 数据集，而非使用构建时生成的静态快照。每次查询都以查看该应用的用户身份运行，因此行级和列级安全策略会针对每位读者生效。了解如何使用自然语言构建、发布并分享一个实时数据应用。
英文原标题：Serve live, governed data in AI-built apps 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 推出 Live Data in Apps 功能，允许 AI 构建的应用实时查询受治理的 Quick Sight 数据集，而非依赖构建时的静态快照，确保数据始终最新且遵循行级和列级安全规则。
Amazon Quick 是一个 AI 驱动的统一智能服务，连接企业数据和内容。Quick Apps 允许用户用自然语言描述应用，由 AI 代理编写并部署 Web 应用，无需编码或 DevOps。此前，应用只能通过连接器、文档、网络搜索和 AI 推理获取实时数据，但无法实时查询 Quick Sight 数据集，只能使用构建时的快照。
Live Data in Apps 解决了这一问题：发布后的应用每次用户打开时都会实时查询受治理的 Quick Sight 数据集，并代表查看者执行查询，确保每个用户只能看到其有权访问的数据。
该功能面向三类角色：业务运营负责人可用自然语言基于实时数据集构建应用，无需手动刷新或自定义 API；知识工作者打开应用即可看到当前数据，且仅限其权限范围内的数据；数据和应用管理员无需学习新的权限模型，现有的 RLS 和 CLS 规则自动生效，每次查询都在服务器端强制执行同意。
使用 Live Data in Apps 需要满足以下条件：已创建的数据集（可包含或不包含 RLS/CLS）；支持 SPICE 和 Direct Query 模式；每个查看者首次使用时需对每个数据集单独同意，构建者在构建过程中批准数据集；查看者必须是经过身份验证的 Quick 用户，不支持匿名或公开访问，该限制在多个层面强制执行。
以 AnyCompany 为例，区域销售负责人需要结合企业战略内容和收入数据来审查交易续约并采取行动。传统方式需要一个月的工作量，而使用 Live Data in Apps，销售负责人可以基于已有数据集构建应用并分享给其他负责人，无需等待 IT。应用和数据位于 AWS 基础设施中，受客户的行级和列级安全保护。
构建应用时，用户在 Amazon Quick 中选择 Apps，输入自然语言请求。代理自动发现相关数据集，编写 SQL，并请求用户按名称批准每个数据集。批准后，代理构建应用并加载预览。用户可以快速迭代，添加功能，例如结合产品战略文档进行 AI 推理，生成是否推进交易的摘要。完成后，用户可发布应用并分享给 Quick 用户或群组，授予查看权限。
查看者首次访问时需对应用访问数据集提供同意。之后每次打开应用，都会实时查询数据，显示当前数据并按权限过滤。
