Amazon Q Business

Amazon Q Business ist ein vollständig verwalteter, auf generativer KI basierender Assistent, den Sie so konfigurieren können, dass er Fragen beantwortet, Zusammenfassungen bereitstellt, Inhalte generiert und Aufgaben auf der Grundlage Ihrer Unternehmensdaten erledigt. Es ermöglicht Endbenutzern, sofortige, berechtigungsabhängige Antworten aus Unternehmensdatenquellen mit Quellenangaben zu erhalten.

Schlüsselfeatures

Die folgenden Funktionen von Amazon Q Business können Ihnen helfen, eine produktionstaugliche RAG-basierte generative KI-Anwendung zu entwickeln:

• Integrierte Konnektoren — Amazon Q Business unterstützt mehr als 40 Arten von Anschlüssen, z. B. Anschlüsse für Adobe Experience Manager (AEM), Salesforce, Jira, und Microsoft SharePoint. Eine vollständige Liste finden Sie unter Unterstützte Konnektoren. Wenn Sie einen Connector benötigen, der nicht unterstützt wird, können Sie Amazon verwenden, AppFlow um Daten aus Ihrer Datenquelle in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) abzurufen und dann Amazon Q Business mit dem Amazon S3-Bucket zu verbinden. Eine vollständige Liste der Datenquellen, die Amazon AppFlow unterstützt, finden Sie unter Unterstützte Anwendungen.

• Integrierte Indexierungs-Pipelines — Amazon Q Business bietet eine integrierte Pipeline für die Indizierung von Daten in einer Vektordatenbank. Sie können eine AWS Lambda Funktion verwenden, um Vorverarbeitungslogik für Ihre Indexierungspipeline hinzuzufügen.

• Indexoptionen — Sie können einen systemeigenen Index in Amazon Q Business erstellen und bereitstellen, und Sie verwenden einen Amazon Q Business Retriever, um Daten aus diesem Index abzurufen. Alternativ können Sie einen vorkonfigurierten Amazon Kendra Kendra-Index als Retriever verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Einen Retriever für eine Amazon Q Business-Anwendung erstellen.

• Foundation-Modelle — Amazon Q Business verwendet die Foundation-Modelle, die in Amazon Bedrock unterstützt werden. Eine vollständige Liste finden Sie unter Unterstützte Foundation-Modelle in Amazon Bedrock.

• Plugins — Amazon Q Business bietet die Möglichkeit, Plugins zur Integration in Zielsysteme zu verwenden, z. B. eine automatisierte Methode zur Zusammenfassung von Ticketinformationen und zur Ticketerstellung in Jira. Nach der Konfiguration können Plugins Lese- und Schreibaktionen unterstützen, mit denen Sie die Produktivität der Endbenutzer steigern können. Amazon Q Business unterstützt zwei Arten von Plug-ins: integrierte Plug-ins und benutzerdefinierte Plug-ins.

• Guardrails — Amazon Q Business unterstützt globale Kontrollen und Kontrollen auf Themenebene. Diese Kontrollen können beispielsweise personenbezogene Daten (PII), Missbrauch oder vertrauliche Informationen in Eingabeaufforderungen erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Administratorkontrollen und Leitplanken in Amazon Q Business.

• Identitätsmanagement — Mit Amazon Q Business können Sie Benutzer und ihren Zugriff auf die RAG-basierte generative KI-Anwendung verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Identitäts- und Zugriffsverwaltung für Amazon Q Business. Außerdem indexieren Amazon Q Business Connectors Informationen zur Zugriffskontrollliste (ACL), die zusammen mit dem Dokument selbst an ein Dokument angehängt sind. Anschließend speichert Amazon Q Business die von ihm indizierten ACL-Informationen im Amazon Q Business User Store, um Benutzer- und Gruppenzuordnungen zu erstellen und Chat-Antworten basierend auf dem Zugriff des Endbenutzers auf Dokumente zu filtern. Weitere Informationen finden Sie unter Konzepte für Datenquellenkonnektoren.

• Anreicherung von Dokumenten — Mit der Funktion zur Anreicherung von Dokumenten können Sie kontrollieren, welche Dokumente und Dokumentattribute in Ihren Index aufgenommen werden und wie sie aufgenommen werden. Dies kann auf zwei Arten erreicht werden:

  • Grundoperationen konfigurieren — Verwenden Sie grundlegende Operationen, um Dokumentattribute zu Ihren Daten hinzuzufügen, zu aktualisieren oder zu löschen. Sie können beispielsweise personenbezogene Daten löschen, indem Sie alle Dokumentattribute löschen, die sich auf personenbezogene Daten beziehen.

  • Lambda-Funktionen konfigurieren — Verwenden Sie eine vorkonfigurierte Lambda-Funktion, um eine individuellere, erweiterte Logik zur Manipulation von Dokumentattributen auf Ihre Daten anzuwenden. Beispielsweise können Ihre Unternehmensdaten als gescannte Bilder gespeichert werden. In diesem Fall können Sie eine Lambda-Funktion verwenden, um optische Zeichenerkennung (OCR) für die gescannten Dokumente auszuführen, um Text aus ihnen zu extrahieren. Anschließend wird jedes gescannte Dokument bei der Aufnahme als Textdokument behandelt. Schließlich berücksichtigt Amazon Q während des Chats die aus den gescannten Dokumenten extrahierten Textdaten, wenn es Antworten generiert.

  Bei der Implementierung Ihrer Lösung können Sie wählen, ob Sie beide Ansätze zur Dokumentenanreicherung kombinieren möchten. Sie können grundlegende Operationen verwenden, um eine erste Analyse Ihrer Daten durchzuführen, und dann eine Lambda-Funktion für komplexere Operationen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Anreicherung von Dokumenten in Amazon Q Business.

• Integration — Nachdem Sie Ihre Amazon Q Business-Anwendung erstellt haben, können Sie sie in andere Anwendungen integrieren, z. B. Slack or Microsoft Teams. Siehe beispielsweise Deploy a Slack Gateway für Amazon Q Business und Deploy a Microsoft Teams Gateway für Amazon Q Business (AWS Blogbeiträge).

Anpassung für Endbenutzer

Amazon Q Business unterstützt das Hochladen von Dokumenten, die möglicherweise nicht in den Datenquellen und im Index Ihrer Organisation gespeichert sind. Hochgeladene Dokumente werden nicht gespeichert. Sie können nur für die Konversation verwendet werden, in der die Dokumente hochgeladen werden. Amazon Q Business unterstützt bestimmte Dokumenttypen für das Hochladen. Weitere Informationen finden Sie unter Dateien hochladen und chatten in Amazon Q Business.

Amazon Q Business beinhaltet eine Funktion zum Filtern nach Dokumentattributen. Sowohl Administratoren als auch Endbenutzer können diese Funktion verwenden. Administratoren können die Chat-Antworten für Endbenutzer mithilfe von Attributen anpassen und steuern. Wenn es sich bei dem Datenquellentyp beispielsweise um ein Attribut handelt, das an Ihre Dokumente angehängt ist, können Sie angeben, dass Chat-Antworten nur aus einer bestimmten Datenquelle generiert werden. Oder Sie können Endbenutzern ermöglichen, den Umfang der Chat-Antworten einzuschränken, indem Sie die von Ihnen ausgewählten Attributfilter verwenden.

Endbenutzer können schlanke, speziell entwickelte Amazon Q Apps in Ihrer breiteren Amazon Q Business-Anwendungsumgebung erstellen. Amazon Q-Apps ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben für eine bestimmte Domain, z. B. eine speziell für das Marketingteam entwickelte App.