Amazon Quick でエンタープライズデータに対する会話型分析機能のデータセット Q&A を導入
Amazon Quick で「データセット Q&A」のサポートが開始されました。これは、ユーザーがエンタープライズデータに対して自然言語で直接質問できる会話型分析機能です。ダッシュボード Q&A に加え、このデータセット Q&A が導入されたことで、Amazon Quick でデータをやり取りするための新しい強力な方法が提供されます。これにより、データセットへのアクセス権を持つ人なら誰でも自然言語を使用して、データを探索し、有意義で実用的なインサイトを得ることができ、その際にはデータ所有者が設定した行レベルや列レベルのセキュリティポリシーを含む、すべてのガバナンスルールが遵守されます。
データセット Q&A は Amazon Quick の Text-to-SQL エージェントによって支えられています。このエージェントは、ユーザーの質問を解釈し、適切なデータを特定して、正確な SQL を生成するというプロセスのすべてを、1 回のみの会話ステップで実行します。このエージェントは、ユーザーが Amazon Quick に取り込むさまざまなデータソースに対応でき、SPICE や、Amazon Redshift、Amazon Athena、Aurora PostgreSQL、さらには Amazon S3 テーブルバケットに保存されている Apache Iceberg テーブルなどの AWS データ資産に対して、エンジンや方言を考慮して最適化された SQL を生成します。データ所有者は、Amazon Quick で直接、または単純なファイルのアップロードを通じて、カスタムの指示、ビジネスの定義、フィールドの説明によりデータセットを充実させることができます。これらの厳選されたセマンティクスは、データセットのメタデータと共にナレッジグラフに取り込まれ、データ資産間の意味や関係がキャプチャされます。これにより Quick のオーケストレーターは、最も関連性の高いデータセットを正確に特定し、正確な SQL を生成できるようになります。データセット Q&A エージェントは、トレンド分析や時系列の比較から、ランク付け、複数条件の分析クエリ、自由形式の探索的な質問まで、幅広い種類の質問に対して正確な回答を提供します。データセット Q&A には「説明」機能もあり、ユーザーは各回答の背後にある推論を順をおって確認し、基礎となるロジックを調べて、生成された SQL が質問を正しく解釈しているか検証してから、その結果に基づいて対処することができます。
データセット Q&A は、Amazon Quick が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。使い始めるには、このブログ投稿を参照してください。