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大规模数据和 AI 代理的上下文智能
智能体的智能取决于它们能够推理的上下文。如今，这种背景分散在数据湖、数据仓库、湖屋、数据库和流中，以及从未被记录下来的机构知识中。您希望信任人工智能代理做出的决策，但这只有在代理掌握上下文后才能实现。想象一下，当我们为代理提供一种安全的方式来访问他们提供可信决策所需的上下文时，将会发生什么。这就是为什么在纽约市 AWS 峰会上，我们宣布了一系列创新技术，可为您的数据和 AI 代理大规模提供智能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习智能体的智能取决于它们能够推理的上下文。如今，这种背景分散在数据湖、数据仓库、湖屋、数据库和流中，以及从未被记录下来的机构知识中。您希望信任人工智能代理做出的决策，但这只有在代理了解背景信息后才能实现。想象一下，当我们为代理提供一种安全的方式来访问他们提供可信决策所需的上下文时，将会发生什么。
这就是为什么在纽约市 AWS 峰会上，我们宣布了一系列创新技术，可为您的数据和 AI 代理大规模提供上下文智能。
AWS 上下文（即将推出）
在今天的主题演讲中，我们介绍了 AWS Context，这是一项新服务，可自动将现有数据之间的关系映射到知识图谱中，并提供代理搜索，以便组织中的 AI 代理可以在运行时访问受管理的数据关系、业务规则和领域知识。数据管理员和管理者通过直观的控制台体验来管理图表，检查推断的关系，将其提升到生产环境，并附加特定领域的知识（例如业务定义和使用规则）。
上下文层的关键元素以 Apache Iceberg 格式发布到 Amazon S3，以便客户可以自由地使用他们选择的符合 Iceberg 的工具来使用元数据并基于开放标准针对 AWS Context 进行构建。无需配置基础设施或构建检索管道，客户只需在 AWS 管理控制台中单击几下即可开始为其代理收集和管理上下文。
让我们仔细看看它背后的功能。
从代理的工作方式中学习的上下文
开放且便携的设计
身份感知并默认受管理
AWS Glue 数据目录业务上下文和语义搜索（预览）
Amazon S3 注释（普遍可用）
关于作者
麦兰·汤姆森·布科维奇