Репортаж от Wedoany，Amazon Web Services (AWS) представила новый сервис под названием «AWS Context», который позволяет безопасно связывать разрозненные отношения данных, бизнес-правила и предметные знания внутри организации с искусственным интеллектом (ИИ) агентами. Сервис, официально запущенный 22-го числа, автоматически отображает существующие отношения данных предприятия в граф знаний и предоставляет функцию поиска на основе агентов.
AWS Context может подключать разрозненные контексты из таких систем, как озёра данных, хранилища данных, lakehouse, базы данных и потоки данных, для использования AI-агентами. Администраторы данных и кураторы могут просматривать выведенные отношения в консоли и отражать их в операционной среде, а также добавлять предметные знания, такие как бизнес-определения и правила использования. По сути, сервис расширяет граф знаний на основе Amazon Quick до уровня организации. Ранее граф знаний Amazon Quick использовался для подключения и управления наборами данных, панелями мониторинга и метаданными, а также для улучшения пользовательского опыта путём изучения шаблонов использования. После активации AWS Context агент Quick может выйти за пределы исходного персонального графа знаний и получить доступ к корпоративному графу знаний уровня организации, содержащему различные контексты, такие как межсистемные отношения, бизнес-правила и управление на уровне организации.
AWS Glue Data Catalog, Amazon SageMaker Unified Studio и AWS Lake Formation также интегрированы с графом знаний. Организации могут управлять графом знаний в соответствии с бизнес-правилами и политиками разрешений, а также добавлять новый контекст с помощью AI-функций или ручной курации. AWS Context изучает, какие источники данных могут предоставлять точные результаты и какие пути подключения используются чаще всего, в процессе использования агентами. Как только один агент находит правильный путь или устраняет неоднозначность шаблона, другие агенты могут напрямую использовать этот путь без дополнительных ручных операций.
AWS подчеркнула открытый стандартный дизайн сервиса. AWS Context публикует основные метаданные структурированных и неструктурированных данных в формате Apache Iceberg в таблицы Amazon S3, что позволяет выполнять запросы через совместимые с Iceberg движки, такие как Amazon Athena, Amazon Redshift и Apache Spark. Управление основано на идентификации: при каждом вызове применяются разрешения AWS Identity and Access Management и AWS Lake Formation запрашивающей стороны, гарантируя, что агент имеет доступ только к разрешённым данным и отношениям.
AWS также представила в предварительном просмотре функции бизнес-контекста и семантического поиска для AWS Glue Data Catalog. Пользователи могут добавлять бизнес-описания, записи глоссария и пользовательские метаданные к таблицам, представлениям и столбцам, а также искать данные по бизнес-значению через новый API поиска Glue. Предварительный просмотр активов навыков Glue Data Catalog также стал общедоступным: производители данных могут создавать новые типы активов, указывающие на файлы AI-навыков, Markdown-файлы руководств, командные руководства и другие файлы, расположенные в S3, Git-репозиториях, Wiki и других местах, и связывать их с активами данных. Кроме того, Amazon S3 Annotations теперь официально запущен, позволяя напрямую прикреплять бизнес-контекст к объектам S3 и хранить его в таблицах S3 Iceberg, при этом каждый объект может содержать до 1 ГБ контекста.
AWS заявила: «Мы определяем контекст как озеро данных, ориентированное на AI-агентов. Благодаря этой инновации мы закладываем основу знаний и интеллекта, необходимую для построения взаимодействия AI-агентов с данными для организаций и предприятий любого масштаба».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
