Amazon Quick 整合结构化与非结构化数据
Amazon Quick 允许用户通过统一体验整合存储在 Amazon S3 中的非结构化数据和结构化数据。用户可连接 Amazon S3 创建知识库，并将结构化数据作为富集数据集加载，随后通过单一对话式 AI agent 查询跨越两种数据类型的问题。使用此功能需拥有 Amazon Quick Enterprise 订阅和 Amazon S3 存储桶。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分4545
The DecoderAI 评分3636 OpenAI 合作伙伴内容在 ChatGPT 中预先摘要，而其他网页获取原始片段
OpenAI 的许可合作伙伴内容通过专用管道流入 ChatGPT，并以预生成摘要形式呈现，而非实时抓取。分析显示，合作伙伴条目在提示词中优先于所有网页结果，在排名列表中占据前三位的比例为 70%，但在第 7 至 10 位仅为 23%。该管道覆盖了 Condé Nast、Hearst、Axel Springer 等 12 个发布商的 43 个域名，内容包括新闻、食谱和产品评论。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6565 使用 CDK 在托管 Amazon Bedrock 知识库上构建智能体检索
该方案使用 AWS CDK 构建了基于托管 Amazon Bedrock 知识库的企业级智能体检索系统，支持多知识库语义路由和推理智能体。系统内置了七层可观测性（如 CloudWatch 仪表板）以及按需和连续的评估机制，所有组件均可通过单条 cdk deploy 命令部署。
推荐理由：该方案展示了如何利用托管知识库构建企业级智能体检索，并内置了七层可观测性和评估能力。
MIT Technology Review · AIAI 评分4545 AI 的隐藏存储成本：推理过程留下的数据负担
AI 推理产生的后端数据（如 AI 生成视频）会产生大量存储数据，例如 8 秒 720p 视频会留下超过 500MB 的关联数据，是输出文件大小的 130x。McKinsey 预测 AI 推理需求到 2030 年将以 35% CAGR 增长，占数据中心需求的 40% 以上。企业需构建支持完整 AI 数据生命周期的经济可扩展存储架构，将归档数据视为 RAG 和推理的活跃资产。