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使用 Amazon Q 统一 Amazon Aurora 中的结构化数据和 Amazon S3 中的非结构化数据以获得洞察
在当今数据密集型业务环境中，组织面临着从分散在其基础设施中的各种数据源中提取有价值见解的挑战。无论是数据库中的结构化数据还是文档存储库中的非结构化内容，企业通常都难以有效地查询和使用这些丰富的信息。在本文中，我们将探讨如何使用 Amazon […]
来源:亚马逊云科技 _机器学习在当今数据密集型的商业环境中，组织面临着从分散在其基础设施中的各种数据源中提取有价值见解的挑战。无论是数据库中的结构化数据还是文档存储库中的非结构化内容，企业通常都难以有效地查询和使用这些丰富的信息。
在本文中，我们将探讨如何使用 Amazon Q Business（AWS 生成式 AI 助手）为您的组织构建集中式知识库，统一来自不同来源的结构化和非结构化数据集，以加速决策并提高生产力。该解决方案结合了来自 Amazon Aurora MySQL 兼容版数据库的数据和存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶中的数据。
Amazon Q Business Amazon Aurora MySQL 兼容版 Amazon Simple Storage Service解决方案概述
Amazon Q Business 是一款完全托管的、生成式 AI 助手，可帮助企业释放其数据和知识的价值。充分利用 Amazon Q 潜力的关键在于它能够无缝集成和查询多个数据源，从结构化数据库到非结构化内容存储。在此解决方案中，我们使用 Amazon Q 构建一个综合知识库，该知识库结合了来自 Aurora MySQL 数据库的销售相关数据和存储在 S3 存储桶中的销售文档。Aurora MySQL-Compatible 是一款完全托管的、与 MySQL 兼容的关系数据库引擎，它将高端商用数据库的速度和可靠性与开源数据库的简单性和成本效益相结合。Amazon S3 是一种对象存储服务，提供业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。
这个连接这些不同数据源的自定义知识库使 Amazon Q 能够使用聊天界面无缝响应各种与销售相关的问题。下图说明了解决方案架构。
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