AWS结合Stardog构建企业级Agent数据分析架构
AWS ML Blog · rss · 2026-07-10
本文介绍了如何利用 **Stardog 知识图谱**与 **Amazon Bedrock AgentCore** 构建企业级智能体分析系统，解决跨数据源（如 Aurora 和 Redshift）的数据孤岛与语义不一致问题，无需进行 ETL 数据搬运。 文章指出，当前大模型已具备较强的规划与生成 SQL 的能力，但企业数据分析的瓶颈在于**缺乏统一的业务上下文**。直接让模型访问碎片化的底层数据，极易生成语法正确但业务逻辑错误的查询。为此，作者提出构建智能体所需的三层架构： - **模型层**：负责自然语言理解与规划（如使用 Anthropic Claude），但模型本身不懂企业业务。 - **语义层**：通过本体驱动的知识图谱捕获业务概念、规则与实体关系。它将用户的查询动态翻译为针对底层多数据源的 SQL，并在共享标识符上进行联邦查询。 - **Agent 运行时层**：使用 AgentCore 托管智能体，统一处理身份验证、托管与工具凭证管理。 文章进一步对比了语义层与 RAG（检索增强生成）的适用场景：RAG 适合检索文本信息，而语义层适合需要跨系统关联实时记录、应用复杂业务规则的分析任务，两者在生产环境中通常互补使用。最后，文章提供了将 Agent 接入 Stardog 的两种集成路径：直接使用 SPARQL 工具，或通过模型上下文协议（MCP）服务器作为网关工具。