Amazon Q Business 简化了大规模企业知识库的集成
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon S3 将企业数据与 Amazon Q Business 集成来构建知识库解决方案。这种方法可帮助组织提高运营效率、缩短响应时间并从历史数据中获得有价值的见解。该解决方案使用 AWS 安全最佳实践来促进数据保护，同时使团队能够从各种数据源创建全面的知识库。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在这个新兴 AI 技术的新时代，我们有机会构建针对特定业务需求的 AI 助手。Amazon Q Business 是一款新型生成式 AI 助手，可以回答问题、提供摘要、生成内容并根据企业系统中的数据和信息安全地完成任务。
Amazon Q Business大规模数据提取对于文档分析、摘要、研究和知识管理等应用至关重要。这些任务通常涉及处理大量文档，这可能非常耗时且耗力。然而，提取大量企业数据带来了重大挑战，特别是在协调工作流以从不同来源收集数据时。
在这篇文章中，我们提出了一种使用 Amazon Q Business 的端到端解决方案，以简化大规模企业知识库的集成。
提高 AWS Support 工程效率
AWS Support 工程团队面临着一项艰巨的任务，即手动筛选众多工具、内部来源和 AWS 公共文档，以找到客户查询的解决方案。对于复杂的客户问题，该过程特别耗时、费力，有时还会延长寻求解决方案的客户等待时间。为了解决这个问题，该团队使用 Amazon Q Business 实施了一个聊天助手。此解决方案从数十万张支持单、升级通知、公共 AWS 文档、re:Post 文章和 AWS 博客文章中提取和处理数据。
通过使用 Amazon Q Business，简化了开发和管理 ML 基础设施和模型的复杂性，该团队快速部署了他们的聊天解决方案。Amazon Q Business 预构建的连接器（如 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、文档检索器和上传功能）简化了数据提取和处理，使团队能够对基本和高级客户查询提供快速、准确的响应。
连接器 调整