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。
Boost post-call analytics with Amazon Q in QuickSight
在这篇文章中，我们将向您展示如何解锁强大的通话后分析和可视化，使您的组织能够做出数据驱动的决策并推动持续改进。
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
在这篇文章中，我们深入研究了如何将Amazon Q迅速地集成，以转换自然语言请求，例如“向我展示过去6个月在美国返回了多少个项目”为有意义的数据可视化。我们演示了如何在Quicksight中将亚马逊基岩代理与Amazon Q相结合，创建了一个全面的数据助手，该数据助理通过单个直观的对话界面（跨企业的数据访问）提供SQL代码和视觉见解。
在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊Q业务如何通过回答问题，提供摘要，生成内容并根据企业系统中的数据和信息安全完成任务来帮助增加所有上述用例中的生成AI需求。
在这篇文章中，我们探讨了为什么ASURE使用Amazon Web Services（AWS）呼叫后分析（PCA）管道，该管道以QuickSight的Amazon Bedrock和Amazon Q等生成AI驱动的服务（例如Amazon Bedrock和Amazon Q）的高级功能，在呼叫中心之间生成了见解。 ASURE之所以选择这种方法，是因为它提供了深入的消费者分析，围绕共同主题的呼叫成绩单分类，以及授权联络中心领导者使用自然语言来回答查询。这最终使ASURE为客户提供了产品和客户体验的改进。
