Query structured data from Amazon Q Business using Amazon QuickSight integration
在本文中，我们将展示 Amazon Q Business 如何与 QuickSight 集成，以使用户能够以统一的方式查询结构化和非结构化数据。通过集成，用户可以连接到 20 多个结构化数据源，例如 Amazon Redshift 和 PostgreSQL，同时通过可视化获得实时答案。Amazon Q Business 通过 QuickSight 将来自结构化源的信息与非结构化内容相结合，为用户查询提供全面的答案。
GAO 发现的内容美国国土安全部 (DHS) 执法机构报告称，在 2023 财年使用了 20 多种检测、观察和监控技术。这包括机构拥有或租赁的技术，以及机构通过第三方（如商业供应商和其他执法机构）访问的技术。例如，所有三个选定的 DHS 执法机构都报告称，他们已达成协议，可以查询或查看来自第三方自动车牌阅读器的信息，从而使执法人员可以访问全国范围的车牌数据源。选定的 DHS 机构还报告称，他们使用了各种分析软件，包括一些基于人工智能 (AI) 的软件，这些软件可以增强其检测、观察和监控技术的能力。图：检测、观察和监控技术的示例DHS 正在制定政策和程序来解决使用人工智能的技术带来的偏见风险，但
Search enterprise data assets using LLMs backed by knowledge graphs
在本文中，我们将介绍一种生成式 AI 驱动的语义搜索解决方案，使业务用户能够快速准确地在各种企业数据源中找到相关数据资产。在此解决方案中，我们集成了托管在 Amazon Bedrock 上的大型语言模型 (LLM)，这些模型由基于 Amazon Neptune 构建的知识图谱派生的知识库提供支持，以创建强大的搜索范例，使基于自然语言的问题能够集成对存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的文档、托管在 AWS Glue 数据目录中的数据湖表以及 Amazon DataZone 中的企业资产的搜索。
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 […]
DXC transforms data exploration for their oil and gas customers with LLM-powered tools
在本博文中，我们向您展示了 DXC 和 AWS 如何合作使用大型语言模型 (LLM) 构建 AI 助手，使用户能够访问和分析来自各种数据源的不同数据类型。AI 助手由智能代理提供支持，该代理将用户问题路由到针对不同数据类型（例如文本、表格和特定于域的格式）优化的专用工具。它利用 LLM 理解自然语言、编写代码和推理对话上下文的能力。
From RAG to fabric: Lessons learned from building real-world RAGs at GenAIIC – Part 2
本博文重点介绍如何在异构数据格式上执行 RAG。我们首先介绍路由器，以及它们如何帮助管理不同的数据源。然后，我们给出如何处理表格数据的提示，最后介绍多模式 RAG，特别关注处理文本和图像数据的解决方案。
在本文中，我们探讨了 Principal 如何使用 QnABot 与 Amazon Q Business 和 Amazon Bedrock 配对来创建 Principal AI 生成式体验：一种用户友好、安全的内部聊天机器人，可更快地访问信息。使用生成式 AI，Principal 的员工现在可以专注于更深入的基于人类判断的决策，而不是花时间手动从数据源中搜索答案。
OpenAI, Google, & Anthropic Face Hurdles In Advancing AI Models, Casting Doubt On Near-Term AGI
OpenAI、Google 和 Anthropic 在推进 AI 模型方面面临障碍，对近期的 AGITech 公司产生怀疑，这些专注于聊天机器人开发的公司，如 OpenAI、Google 和 Anthropic，在推进大型语言模型方面面临着重大的短期阻力。尽管投入了数百亿美元，但这些科技公司在推进更复杂的 LLM 方面却收益递减。消息人士告诉彭博社，OpenAI 的新 LLM Orion 遇到了性能限制。这意味着新的 LLM 将胜过该公司现有的模型，但这并不意味着开发会有显著的飞跃，就像 GPT-3 到 GPT-4 那样。例如，截至夏末，Orion 在尝试回答未经训练的编码问题时就失败了，知情
Enhance customer support with Amazon Bedrock Agents by integrating enterprise data APIs
生成式 AI 已经改变了客户支持，使企业能够更快、更准确地做出响应，并实现更大的个性化。由大型语言模型 (LLM) 提供支持的 AI 代理可以分析复杂的客户查询，访问多个数据源并提供相关、详细的响应。在这篇文章中，我们将指导您将 Amazon Bedrock Agents 与企业数据集成 […]
数据集的理论在哪里？将数据集拆分为训练数据和测试数据的典型模型允许统计有效性来评估模型性能。然而，在现实世界中，通常不仅要考虑一个数据源，还要考虑许多不同的数据源；训练集的构建和处理远非易事。一方面，特定应用的定制数据可能非常有限或根本不可用。另一方面，使用所有可能的数据源也可能导致大量问题，包括分布不匹配和数据质量下降。鉴于不同数据源的质量、大小和组成可能有所不同；目前尚不清楚数据管理如何影响下游模型性能。最近的一系列实证研究已经针对各种类型的模型和下游任务研究和优化了数据组合。然而，在对不同数据组合场景的理论属性进行建模和分析方面的工作有限。数据管理是一个难题，因为最佳数据组合的搜索空间很
Display screens are the eyes for maneuver forces needing to command and control
[赞助] 陆军正在为车辆配备 24 或 32 英寸的大显示屏，这些显示屏可显示多个数据源，从而呈现完整的作战画面。
AI Agents: The Intersection of Tool Calling and Reasoning in Generative AI
解析人工智能中的问题解决和工具驱动的决策作者和 GPT-4o 的图片描绘了处于推理和工具调用交汇处的人工智能代理简介：代理人工智能的兴起如今，新的库和低代码平台使构建人工智能代理（也称为数字工作者）变得比以往任何时候都更容易。工具调用是驱动生成式人工智能模型“代理”性质的主要能力之一，它通过将其能力扩展到对话任务之外。通过执行工具（函数），代理可以代表您采取行动，解决需要稳健决策并与各种外部数据源交互的复杂、多步骤问题。本文重点介绍如何通过工具调用来表达推理，探讨工具使用的一些挑战，介绍评估工具调用能力的常用方法，并提供不同模型和代理如何与工具交互的示例。解决问题的推理表达成功的代理的核心是两
生成AIと保険－保険事業やアクチュアリー業務に、生成AIをどう活用できるか?
■摘要自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式AI的使用在全球各个商业领域迅速进展。保险业也在努力利用生成式人工智能。在本文中，我们将探讨生成式人工智能在保险业务和精算工作中的应用。 ■目录 1 - 简介 2 - 在保险业务中利用生成式人工智能 1 | 生成式人工智能开始应用于产品开发和定价 2 生成式人工智能为保险招聘中的客户提供最佳方法 3 | 生成式人工智能加速保险承保评估 4 ｜ 生成人工智能使福利支付决策更高效 5 ｜ 生成人工智能也被用于投保人服务 6 ｜ 生成人工智能在金融和 ALM 方面也非常有用 3 - 在精算工作中利用生成人工智能 1 | 使用生成人工智能丰富
The power of data Insights in smart building transformation
在当今快速发展的技术环境中，将建筑转变为智能、高效且响应迅速的环境至关重要。数据是这一转变的核心。然而，尽管采用各种技术进行数据收集和报告，但许多设施管理 (FM) 公司仍面临一个重大挑战：这些数据源之间缺乏集成。
Mapping economic data: From macro to micro, official statistics coverage set for a deeper dive soon
统计和计划实施部 (MoSPI) 计划通过吸纳各州参与并使用基于网络的调查等技术汇编原始数据，得出区级估计值。一位高级政府官员告诉《印度经济时报》：“我们将在区级提供更多估计值。到明年 1 月，每项调查都应提供国家、州和区级估计值。”目前，州级数据（如 GSDP（州国内生产总值））可用，但区级详细信息稀少。一些州已开始朝这个方向努力，但区级缺乏全面的数据源。
Elevate customer experience through an intelligent email automation solution using Amazon Bedrock
在本文中，我们向您展示了如何使用 Amazon Bedrock 自动回复客户查询的电子邮件。使用我们的解决方案，您可以识别客户电子邮件的意图，如果意图与您现有的知识库或数据源匹配，则发送自动回复。如果意图不匹配，电子邮件将发送给支持团队进行手动回复。
Medical Devices: FDA Has Begun Building an Active Postmarket Surveillance System
美国政府问责局的发现根据 2018 年对美国食品药品管理局 (FDA) 数据的一项研究，美国在 10 年内有 170 多万人受伤，83,000 多人死亡可能与医疗器械有关。医疗器械包括从外科口罩到植入式心脏起搏器等各种各样的产品。积极的上市后监测涉及持续审查证据——这些证据来自对电子健康记录、账单索赔、药房和其他数据等数据源的分析——以发现原本可能不会报告的医疗器械安全问题。FDA 已采取措施建立医疗器械主动上市后监测系统。这些包括：2016 年建立协调中心，与 FDA 合作组织数据源网络（卫生系统和其他合作者）；2021 年完成必要的云端数据基础设施，以收集医疗器械性能证据，同时保护患者隐私
Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使
