Организации сталкиваются с проблемой анализа разнородных данных: структурированные хранятся в базах и таблицах, а неструктурированные — в документах и отчетах. Обычно для их обработки нужны разные инструменты и ручное сопоставление результатов.
Amazon Quick решает эту задачу, позволяя подключать структурированные данные через обогащённые наборы и неструктурированные — через базы знаний на основе Amazon S3. Пользователь задаёт вопросы единому AI-агенту, который сам определяет, к каким данным обращаться, и возвращает объединённый ответ с источниками.
Архитектура решения состоит из трёх слоёв: слой данных с базами и документами, слой рабочего пространства (Space), где данные объединяются, и слой агента, который обрабатывает запросы и применяет встроенные AI-защиты.
Amazon Quick поддерживает расширение: добавляя новые источники в Space, агент автоматически получает к ним доступ с учётом прав пользователя. Это упрощает масштабирование и интеграцию новых данных.
Для работы с Amazon Quick нужны Enterprise-подписка, S3-бакет с документами, права на создание интеграций и агентов. В статье подробно описан процесс подключения S3, создания базы знаний и настройки рабочего пространства.
Amazon Quick меняет подход к бизнес-аналитике, позволяя объединять разные типы данных в одном AI-интерфейсе. Это сокращает время на поиск информации, снижает ошибки при сопоставлении данных и повышает скорость принятия решений.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.