ساخت لایه معنایی برای AI عامل‌محور در AWS با Denodo و Amazon Bedrock AgentCore

چرا مهم است

اگر با AWS کار می‌کنی، این راه‌حل می‌تواند مدیریت داده‌ها و امنیت را برای پروژه‌های AI بهبود بخشد.

قبل از خواندن، این‌ها را بدان۱ مفهوم
توجه خطی (Linear Attention)

یک روش در شبکه‌های عصبی برای بهبود کارایی محاسباتی و کاهش پیچیدگی زمانی در پردازش داده‌ها.

AWS با همکاری Denodo و Amazon Bedrock AgentCore یک لایه معنایی مدیریت‌شده برای هوش مصنوعی عامل‌محور ایجاد کرده است. این لایه معنایی داده‌ها را از منابع مختلفی مانند Amazon Aurora، Amazon Redshift و یک دیتابیس PostgreSQL محلی جمع‌آوری کرده و به یک نمای ۳۶۰ درجه از مشتری تبدیل می‌کند. این نمای جامع به یک عامل اجازه می‌دهد تا با استفاده از VQL (زبان پرس‌وجو معنایی)، به داده‌ها دسترسی پیدا کند.

یکی از ویژگی‌های مهم این لایه معنایی، اعمال کنترل دسترسی در سطح ردیف و ستون و همچنین انتقال هویت است که امنیت و مدیریت دقیق‌تری را فراهم می‌کند. این ویژگی‌ها به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت ایمن و کارآمد به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند.

برای اطلاعات بیشتر و جزئیات فنی، می‌توانید به منبع اصلی مراجعه کنید.

نکته کلیدی

لایه معنایی مدیریت‌شده به تو اجازه می‌دهد تا داده‌های مختلف را به صورت ایمن و یکپارچه مدیریت کنی.

خواندن مقاله اصلی (در زبانه‌ی جدید باز می‌شود)
برچسب‌ها (۳)