Build a semantic ontology to power AI assistants on AWS – Part 1

Building a semantic ontology on AWS to help AI assistants navigate large enterprise data estates more accurately. The post explains why dumping entire data catalogs into LLM context windows degrades performance, then walks through a bottom-up four-step pipeline: (1) loading catalog metadata into a property graph store (Amazon Neptune) with hierarchical relationships, (2) profiling columns to discover hidden semantic relationships using LLMs, (3) generating deduplicated business terms via vector similarity to unify technical column names under consistent vocabulary, and (4) indexing entities with hybrid BM25 + k-NN vector search for semantic retrieval. A facts layer stores learned assertions with confidence scores. Part 2 will cover the self-learning loop that extracts and verifies facts from user interactions.

Nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/database/build-a-semantic-ontology-to-power-ai-assistants-on-aws-part-1. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

DEV42 Hot13 phút2 ngày trướcAI

Architecture Decisions Behind Building a Simple Personal Software Tool

Kỹ sư backend chia sẻ quyết định kiến trúc khi xây dựng ứng dụng desktop/mobile cá nhân "local-first" bằng Flutter và SQLite, không cần server. Ứng dụng sử dụng cloud storage (iCloud/Google Drive) như một "courier" để đồng bộ dữ liệu, giải quyết xung đột bằng Last-Write-Wins timestamps, quản lý schema migrations của SQLite, và tận dụng kiến trúc local-first để áp dụng mô hình kinh doanh one-time purchase thay vì SaaS subscriptions.

Lập trình viên muốn xây dựng một ứng dụng cá nhân hiệu quả và linh hoạt mà không phụ thuộc vào cloud backend hoặc dịch vụ SaaS, đặc biệt khi cần tối ưu hóa chi phí và kiểm soát dữ liệu riêng tư.

#aws