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English(EN) Enrich your datasets with business context: Migrating from legacy Topics to semantic datasets in Amazon Quick

Amazon QuickSight 将业务上下文集成到数据集中，并通过新的 Topic 功能统一多个数据集

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Amazon QuickSight 正在通过两项新功能增强其数据管理能力：数据集丰富 (Dataset Enrichment) 和多数据集 Topics (multi-dataset Topics)。数据集丰富允许将业务上下文（如列描述和同义词）直接嵌入到数据集中，从而创建单一事实来源。现在处于公开预览版的多数据集 Topics 允许用户在单个 Topic 中定义多达 12 个数据集之间的关系，使 AI 驱动的聊天代理能够遍历这些关系并生成复杂的 SQL 查询以获得统一的答案。 AI

影响 通过将业务上下文直接嵌入数据集并实现跨数据集查询，增强了 AI 驱动的分析。

排序理由 文章描述的是现有产品 Amazon QuickSight 的新功能，而不是新模型发布或基础研究。

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Amazon QuickSight 将业务上下文集成到数据集中，并通过新的 Topic 功能统一多个数据集

报道来源 [2]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Ramon Lopez ·

    使用业务上下文丰富您的数据集：从传统 Topics 迁移到 Amazon Quick 的语义数据集

    In this post, we walk through what Dataset Enrichment is, how it differs from legacy Topics, and provide three migration scenarios with step-by-step guidance so you can move your business context into the dataset layer with confidence.

  2. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Emily Zhu ·

    使用 Amazon Quick 中的多数据集主题在数据集之间构建统一的语义层

    In this post, we walk through how multi-dataset Topics work, explain how the chat agent uses defined relationships to generate cross-dataset queries, and demonstrate an end-to-end implementation using a retail analytics scenario in Quick Sight.

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