使用 Amazon Quick 汇聚结构化与非结构化数据

截至2026年11月3日的资料，Amazon Quick 展示的核心做法，是把结构化数据与非结构化数据纳入同一个 Space，再由自定义聊天代理统一检索和问答。结构化数据来自经过语义增强的数据集，非结构化数据来自由 Amazon S3 支撑的知识库；代理可按问题选择数据源、组合结果，并将回答与来源引用对应起来。

从数据接入到统一查询

• 连接非结构化数据：先创建 Amazon S3 集成，再建立知识库。知识库可以索引桶内全部内容，也可以通过大小写敏感的路径前缀筛选文件。S3 桶必须与 Amazon Quick 位于同一区域，管理员需要授予访问权限；选定桶默认具有只读权限。
• 增强结构化数据：上传 CSV 等文件后，Amazon Quick 将数据载入 SPICE 计算引擎。使用者需要校正数据类型，并为数据集、字段补充描述、标签和查询指引，例如定义收入单位、区域口径及计算关系，以便代理把自然语言转换为更准确的 SQL。
• 建立统一工作区：在 Space 中同时加入知识库和数据集，也可配置文件、仪表板及操作连接器。Space 负责汇聚上下文，自定义聊天代理则通过关联该 Space 获得访问范围。
• 跨源分析与生成成果：代理既能分析结构化数据，也能检索报告和备忘录，并可比较两类来源。资料还支持通过自然语言生成 PowerPoint、Excel 和 Word 文档。

适用的业务场景

这种组合适合需要同时查看经营数据与内部文档的团队。例如，销售分析可以对照区域、产品线和客户分群数据；产品策略复盘可以结合销售表现与战略备忘录；市场判断则可将结构化业务指标同市场分析报告中的趋势放在一起审视。AWS 资料将主要收益概括为减少工具切换和人工关联，这属于厂商陈述，实际效果仍需结合企业数据质量、权限配置和使用方式评估。

实施条件与限制

• 创建数据集需要 Amazon Quick Enterprise 订阅，执行者还须具备创建集成、知识库、数据集、Space 和聊天代理的权限。
• 知识库创建前需要决定是否启用文档级 ACL；资料明确指出，该选择创建后不能更改。
• 结构化分析质量依赖数据字段、业务语义和查询规则的完善程度。语义描述不准确，可能直接影响 SQL 生成结果。
• 关联 Space 后，代理只使用大语言模型知识和已关联资源；直接上传的参考文档最多提取100,000个字符。
• 内置内容安全护栏不等同于事实校验。生成回答、引用及文档成果后，仍应由使用者核对数据口径和内容准确性。

资料来源：Bring structured and unstructured data together with Amazon Quick（2026-11-03）。