为您的数据和AI代理提供规模化上下文智能

在AWS纽约峰会上，AWS宣布了一系列创新，旨在为AI代理提供规模化上下文智能。这些创新包括AWS Context（即将推出）、AWS Glue数据目录业务上下文与语义搜索（预览版）以及Amazon S3注释（正式可用）。

当前，AI代理的智能水平受限于其所能推理的上下文。然而，这些上下文通常分散在数据湖、数据仓库、湖仓一体、数据库和流中，甚至存在于从未被记录下来的机构知识中。为了让用户信任AI代理的决策，代理必须能够访问经过治理的上下文。AWS的新服务正是为了解决这一挑战。

AWS Context是一个新服务，它自动将现有数据之间的关系映射到知识图谱中，并提供代理搜索功能，使组织内的AI代理能够在运行时访问治理后的数据关系、业务规则和领域知识。数据管理员可以通过直观的控制台管理图谱，审核推断出的关系，将其提升到生产环境，并附加业务定义和使用规则等特定领域的知识。AWS Context扩展了为Amazon Quick提供支持的知识图谱技术，该图谱每天处理数百万个请求。通过AWS Context，个人知识图谱被扩展为组织级的共享上下文层，代理和应用程序可以从中汲取信息。关键元素以Apache Iceberg格式发布到Amazon S3，确保开放性和可移植性。

AWS Glue数据目录业务上下文和语义搜索（预览版）允许用户使用业务描述、术语和自定义元数据丰富Glue表、视图和列，并支持技能资产——一种引用URI到文件（如AI技能指南、Markdown文件、团队手册）的新资产类型。这使得AI代理能够根据可信的定义进行推理，而不必自行推断上下文。技能资产可以帮助代理找到正确的数据并知道如何使用它，包括应用哪些过滤条件、遵循哪些连接路径等。

Amazon S3注释正式可用，允许客户将丰富的可查询业务上下文直接附加到S3对象上，并以S3 Iceberg表的形式存储。每个对象最多可关联1GB的上下文，注释是可变的，可与对象一起移动，并在对象删除时被移除。通过S3 Metadata，注释自动流入一个完全托管的Iceberg表，可使用Amazon Athena、Amazon Redshift或任何兼容Iceberg的引擎进行查询。

这些创新共同构建了AI代理的数据基础，为其提供可治理、可扩展的上下文智能，使组织能够信任AI代理的决策。