В статье описывается, как с помощью EDB Postgres AI можно создать семантический слой (SemKB) внутри операционной базы данных Postgres, где бизнес-значения и связи между данными описываются через стандартные комментарии и внешние ключи.
Этот подход позволяет AI-агентам, работающим через Amazon Bedrock AgentCore, выполнять сложные запросы к данным с учетом ролей пользователей, ограничений доступа и безопасности на уровне строк и столбцов.
Пример использования — анализ клиентских данных (Customer 360), где агент отвечает на вопросы о топ-клиентах, продажах и других метриках, учитывая разные уровни доступа и бизнес-логику, заложенную в базе.
Архитектура решения предусматривает аутентификацию через Amazon Cognito, маршрутизацию запросов через AgentCore Gateway и выполнение запросов к SemKB в EDB Postgres AI с сохранением трассировки и мониторинга.
Такой подход позволяет объединить мощь языковых моделей с надежной и управляемой базой данных, обеспечивая точные и безопасные ответы на бизнес-вопросы в реальном времени.
Интеграция семантических слоев в базы данных с AI-агентами повышает качество аналитики и автоматизации, снижая риски нарушения безопасности и обеспечивая гибкость в управлении доступом к данным.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.