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使用Amazon Q索引与模型上下文协议增强生成AI解决方案 - 第1部分

2025年7月23日 16:40 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了结合亚马逊Q索引和MCP的最佳实践和集成模式，使企业能够构建安全，可扩展且可操作的AI搜索和重新校正架构。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
当今的企业越来越依赖AI驱动的应用程序来增强决策，简化工作流程并提供改进的客户体验。实现这些结果需要安全，及时，准确地访问权威数据，尤其是当这些数据驻留在严格的企业安全边界内的不同存储库和应用程序之间。可靠的技术由公开标准（如模型上下文协议（MCP））迅速出现。 MCP简化了将AI应用程序和代理连接到第三方工具和数据源的过程，从而使轻量级，实时交互和结构化操作以最少的工程工作提供了过程。独立软件供应商（ISV）应用程序可以使用交叉账户访问安全查询其客户的Amazon Q索引，仅检索每个用户被授权查看的内容，例如文档，门票，聊天线程，CRM记录等。 Amazon Q连接器定期同步并索引此数据，以使其保持新鲜。然后，Amazon Q Index的混合语义键关键字排名随后帮助ISV提供了上下文丰富的答案，而无需构建自己的搜索堆栈。作为大型语言模型（LLMS）和生成AI成为企业运营不可或缺的一部分，MCP和Amazon Q Index之间的明确定义的集成模式变得越来越有价值。 ISV探索MCP景观以自动化结构化操作，例如创建机票或处理批准，可以无缝集成Amazon Q索引以检索权威数据。权威数据可以准确而自信地执行这些行动，降低风险，最大程度地减少昂贵的错误并加强对AI驱动结果的信任。例如，使用MCP的客户支持助手可以自动打开紧急票，并立即从亚马逊Q索引中检索相关的故障排除指南，以加速事件解决方案。 AWS继续在Enterp
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