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Arbeiten mit Amazon Quick Sight-Themen
| Gilt für: Enterprise Edition |
| Zielpublikum: Amazon Quick-Administratoren und -Autoren |
Ein Thema in Quick Sight ist die semantische Ebene mit mehreren Datensätzen, die mehrere angereicherte Datensätze zu einem einheitlichen Datenmodell zusammenführt. Mithilfe von Themen können Sie Beziehungen zwischen Datensätzen definieren, sodass Quick Sight zur Laufzeit Verknüpfungen zwischen ihnen durchführen kann — ganz gleich, ob Sie Visualisierungen für Analysen erstellen oder Fragen in natürlicher Sprache über Amazon Quick Chat stellen.
Mit Themen können Sie:
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Fügen Sie bis zu 12 Datensätze zu einem einzelnen Topic hinzu und definieren Sie Beziehungen (Verbindungsschlüssel) zwischen ihnen.
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Fügen Sie benutzerdefinierte Anweisungen hinzu, die die KI-Engine in Bezug auf datensatzübergreifende Logik, Disambiguierungsregeln und Geschäftsdefinitionen unterstützen.
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Verwenden Sie das Thema als Datenmodell in Quick Sight-Analyseblättern, um Grafiken mit Feldern aus mehreren Datensätzen zu erstellen — Quick Sight führt interne Verknüpfungen zur Laufzeit automatisch durch.
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Verwenden Sie das Thema im Amazon Quick Chat, in dem der LLM-powered Chat-Agent Beziehungen zwischen Datensätzen durchläuft, datensatzübergreifendes SQL mit entsprechenden Verknüpfungen generiert und vereinheitlichte Antworten zurückgibt.
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Behalten Sie die ursprüngliche Granularität jedes Datensatzes bei — eine vorherige Verknüpfung oder Denormalisierung ist nicht erforderlich.
Jeder Datensatz in einem Thema sollte unabhängig mit semantischen Metadaten (Spaltenbeschreibungen, Synonyme, semantische Typen und benutzerdefinierte Anweisungen) angereichert werden, bevor er dem Thema hinzugefügt wird. Weitere Hinweise zum Anreichern von Datensätzen finden Sie unter. Erfahrung in der Datenvorbereitung (neu)
Anmerkung
Wenn Sie bereits Themen haben, die vor dieser Version erstellt wurden, werden diese jetzt als ältere Themen eingestuft. Ältere Themen funktionieren weiterhin wie zuvor. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit älteren Themen.
Um mehr über die Arbeit mit Themen zu erfahren, fahren Sie mit den folgenden Abschnitten fort.
