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Amazon Quick 整合結構化資料集與 S3 知識庫以支援 AI 代理查詢
AI 助理 · 企業 AI 導入
AWS 介紹在 Amazon Quick 中整合結構化數據與 Amazon S3 非結構化文件的方法。透過為資料集補充語意說明並於 Space 工作區連接知識庫，對話式 AI 代理能跨兩類資料進行檢索並提供附帶引用的回覆。
企業常需分別管理資料庫中的結構化數據與檔案系統中的非結構化報告，傳統分析流程往往需切換多種工具。AWS 說明如何利用 Amazon Quick 將兩者整合於單一對話式 AI 架構。該架構將 Amazon S3 儲存的文件建立為知識庫，並與配置了語意描述和規則的結構化資料集納入統一的 Space 工作區。對話代理依據使用者提問，自主判斷應檢索文件知識庫、將自然語言轉換為 SQL 查詢資料集，或同時執行兩者，並在內建 AI 防護機制下輸出附帶引用的整合解答。
值得帶走的重點
- Amazon Quick 透過 Space 工作區，整合基於 S3 的非結構化文件知識庫與經語意擴充的結構化資料集。
- 為資料集設定欄位說明、資料型態與自訂指引，能協助 AI 代理將自然語言提問轉換為更精確的 SQL 查詢。
- 自訂對話代理以該 Space 為知識來源，可跨文件與表格跨層查詢，並在 AI 防護機制篩選下提供附帶引用的回覆。
來源：AWS Machine Learning 閱讀原文 ↗
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