VOSHOD Signal

Построение семантического слоя для агентного ИИ на AWS с AtScale и Amazon Bedrock AgentCore

AWS описывает, как использовать AtScale для создания семантического слоя, который обеспечивает единый доступ к данным через разные протоколы и поддерживает сложные бизнес-метрики для ИИ-агентов и BI-систем.

AtScale предлагает измеримую иерархическую модель данных, которая позволяет описывать бизнес-метрики, фильтры и уровни агрегации в едином формате, управляемом через Git и YAML.

Семантический слой AtScale интегрируется с Amazon Redshift Serverless и Amazon Aurora, обеспечивая выполнение запросов с оптимизацией и поддержкой безопасности на уровне строк и ролей.

Amazon Bedrock AgentCore выступает платформой для запуска ИИ-агентов, которые используют модель AtScale через Model Context Protocol, что позволяет им планировать и выполнять запросы к данным без необходимости ручного написания SQL.

Такой подход позволяет бизнесу получать точные и согласованные данные для аналитики и автоматизации, сокращая время на подготовку данных и снижая ошибки.

AWS также описывает процесс развертывания AtScale на Kubernetes, что облегчает масштабирование и управление инфраструктурой для семантического слоя.

Зачем это бизнесу

Бизнес получает инструмент для создания управляемых и масштабируемых ИИ-приложений с единым источником правды по данным, что повышает качество решений и снижает операционные риски.

Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.