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Das Agentenkatalogerlebnis - Amazon Quick

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Das Agentenkatalogerlebnis

Nachdem Sie eine Verbindung zu einem unterstützten Katalog hergestellt haben, können Datenkuratoren (Autoren) die Option Daten in der Datenquelle untersuchen auswählen, um das Agentenerlebnis zu starten. Der KI-Agent führt Sie in einem Konversationsablauf durch die folgenden Schritte:

  1. Entdecken — Beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall in natürlicher Sprache. Der Agent verwendet Katalogmetadaten, darunter Tabellen- und Spaltenbeschreibungen, Datenqualitätswerte und Herkunft, um die relevantesten Tabellen zu empfehlen. Zum Beispiel: „Ich bin Supply-Chain-Analyst und möchte meinen Logistikmanagern die Möglichkeit geben, Fragen und Antworten zu stellen. Sie müssen die termingerechte Lieferleistung und die Versandkosten der Spediteure in den Distributionszentren verfolgen.“

  2. Erstellen — Nachdem Sie die empfohlenen Ressourcen überprüft haben, erstellen Sie alle relevanten Datensätze in großen Mengen innerhalb desselben Konversationsablaufs. Bei diesen Datensätzen handelt es sich um DirectQuery Repräsentationen Ihrer Katalog-Assets — der vorgelagerte Katalog bleibt die Quelle der Wahrheit. Wir empfehlen, dass Sie Datensätze nur für die von Ihnen vorgesehenen Anwendungsfälle erstellen, um eine klare Kontextgrenze zu wahren.

  3. Beziehungen und Themen — Sobald die Datensätze erstellt wurden, erbt der Agent die Beziehungen aus dem Upstream-Katalog (sofern verfügbar) und kann weitere abgeleitete Beziehungen empfehlen. Der Agent erstellt dann ein Thema mit mehreren Datensätzen, das sich über Ihre ausgewählten Ressourcen erstreckt.

  4. Semantische Vererbung — Tabellen- und Spaltenbeschreibungen werden automatisch aus dem Upstream-Katalog in die erstellten Datensätze übernommen. Diese Metadaten bieten den Geschäftskontext, den KI-Agenten in Quick benötigen, um genaue, fundierte Antworten für Ihre Endbenutzer zu generieren.

Wichtig

Die Agentenerfahrung ist. AI-powered Autoren sollten alle Empfehlungen der Agenten überprüfen, einschließlich gefundener Tabellen, abgeleiteter Beziehungen und übernommener Beschreibungen, bevor sie fortfahren.