23:57官方一手AWS Machine Learning Blog@Navin Sharma精选该方案使用Stardog的语义AI应用连接Amazon Aurora和Amazon Redshift,通过Amazon Bedrock AgentCore的Agent服务进行查询,无需ETL即可整合客户360数据。Stardog部署可运行在Amazon EKS、ECS和Lambda等AWS计算服务上。AgentCore将身份验证、托管和工具凭证整合为单一托管服务,简化了开发流程。技巧StardogAmazon Bedrock AgentCoreAmazon AuroraAmazon Redshift语义层推荐理由:学完这篇教程,你就能用Stardog和Bedrock AgentCore打通Aurora和Redshift,不用搬数据就能回答客户360问题。原文
01:29官方一手AWS Machine Learning Blog@Emily Zhu精选本教程演示了如何利用Amazon QuickSight的多数据集Topics功能,构建跨多个数据集的统一语义层。通过定义数据集之间的关系,Chat Agent能够自动生成跨数据集查询。文章以一个零售分析场景为例,从创建数据集、定义关系、配置Topic到测试查询,给出了完整实现步骤。读者可学习如何在不编写SQL的情况下实现多表联合分析。技巧Amazon QuickSight语义层跨数据集Chat Agent数据分析推荐理由:AWS出了个新功能,用多数据集Topic把不同数据表串起来,Chat Agent自动写跨表查询,很适合不会SQL的业务分析人员。原文