Amazon Quick 推出数据集问答功能，用于针对企业数据进行对话式分析
Amazon Quick 现在支持数据集问答功能，这是一种对话式分析功能，使用户能够直接针对企业数据提出自然语言问题。除了控制面板问答功能外，数据集问答功能还为在 Amazon Quick 中与数据交互提供了强大的新方式，即任何拥有数据集访问权限的用户均可使用自然语言探索数据，并获取有意义且可操作的洞察，同时严格遵守所有治理规则，包括数据拥有者设定的行级和列级安全策略。
数据集问答功能由 Amazon Quick 的文本转 SQL 代理提供支持，该代理可以在一个对话步骤中解释用户问题、识别正确的数据并生成精确的 SQL。该代理适用于用户带入 Amazon Quick 的各种数据源，针对 SPICE 或存储在 Amazon S3 表存储桶中的 AWS 数据资产（如 Amazon Redshift、Amazon Athena、Aurora PostgreSQL 和 Apache Iceberg 表）生成具备引擎和方言感知能力的优化 SQL 语句。数据拥有者可以直接在 Amazon Quick 中或通过简单的文件上传，使用自定义说明、业务定义和字段描述来丰富其数据集。这些精心策划的语义以及数据集元数据被纳入知识图谱中，该知识图谱捕捉了数据资产的含义及其之间的关系，使 Quick 的编排工具能够准确识别最相关的数据集并生成准确的 SQL。数据集问答代理能够针对各类问题（从趋势分析和时间序列比较，到排名、多条件分析查询以及开放式探索性问题）提供精准的答案。数据集问答功能还包括解释功能，让用户能够逐步了解每个答案背后的理由，检查底层逻辑，并在根据结果采取行动之前验证生成的 SQL 是否正确解释了他们的问题。
数据集问答功能现已在所有提供 Amazon Quick 的 AWS 区域正式推出。要开始使用，请参阅这篇博客文章。