使用 Amazon Q Business 构建企业级 AI 助手 - 企业内部知识搜索与业务自动化
连接企业内部文档、Confluence、SharePoint 等数据源，实现基于 RAG 的企业内部搜索与问答。本文讲解如何通过护栏和访问控制构建用于安全利用生成式 AI 的基础。
Q Business 概述
Amazon Q Business 是一项连接企业内部数据源、让员工能够用自然语言进行提问、搜索和摘要的生成式 AI 助手服务。它提供 Confluence、SharePoint、Salesforce、ServiceNow、S3、RDS 等 40 个以上的数据源连接器。通过这些连接器，可以统一搜索分散在企业内部的知识。借助 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，它从已连接的数据源中检索相关信息，并基于这些信息生成回答。由此降低幻觉（与事实不符的回答）的风险。Bedrock 的 Knowledge Bases 是面向开发者的基于 API 的 RAG 基础。与之相比，Q Business 的不同之处在于能够以无代码方式构建带有 Web UI 的企业级助手。此外，Q Business 已于 2026 年 7 月 30 日停止受理新客户，只有现有客户可以继续使用（截至 2026 年 8 月）。新采用时，Amazon Quick 被作为功能相似的替代方案进行介绍。
数据源连接与索引
创建 Q Business 应用，并通过数据源连接器将文档导入索引。连接器定期爬取数据源，自动同步新增、更新和删除的文档。同步计划可以从按需、每小时、每天、每周、每月和自定义中选择。文档的访问控制列表（ACL）会从数据源自动导入，用户在搜索结果中只会收到自己有访问权限的文档的信息。例如，SharePoint 的权限设置会应用到 Q Business，因此会降低机密文档泄露给无权限用户的风险。通过自定义文档扩充，还可以在建立索引前使用 Lambda 函数执行元数据的添加和正文的预处理。
护栏与访问控制
Q Business 与 IAM Identity Center 集成，统一管理用户认证与访问控制。管理员可以按主题设置护栏，阻止关于特定主题（人事评价、薪资信息等）的提问，或限制回答中包含的数据源。在全局控制中，管理是否将回答限定于企业内部数据等影响整个应用会话的设置。借助插件功能，可以通过自然语言指令执行创建 Jira 工单、提交 ServiceNow 事件、更新 Zendesk 工单等操作。通过管理员仪表板分析用户的提问趋势、关于回答有用性的反馈以及各数据源的使用情况，并利用这些结果改进知识库。
Q Business 的定价
Q Business 的费用由用户许可证和索引存储构成。Business Lite 用户每月约 3 美元，可以使用问答和搜索的基本功能（截至 2026 年 8 月）。Business Pro 用户每月约 20 美元，可以使用通过插件执行操作、创建自定义应用以及管理员仪表板的全部功能。索引按单位数量和时间计费，1 个单位包含最多 20,000 份文档的容量。数据源连接器的同步频率越高，连接器的使用时间就越长，因此将更新频率低的数据源设置为每日同步。
用例与业务效率提升
Q Business 是用于横向利用分散在企业内部的知识的 AI 助手。可以通过自然语言提问一次性搜索分散在多个文档系统和数据源中的信息，并在给出依据的同时作答。长篇资料的摘要、关于规章和手册的问答、对过去沟通记录的查阅等以往由人花时间查找的工作，可以借此提高效率。此外，如果使用与外部系统集成的机制，不仅限于搜索，还可以委托处理例行的业务操作。它减少查找信息的时间，使员工能够把时间用在本职工作上。
基于访问权限的搜索与精度维护
在处理企业内部信息的 AI 中，需要一种只返回用户本来有权访问范围内信息的机制。Q Business 根据原系统中设置的权限来控制搜索结果，使无权限的信息不会混入回答中。这样可以在降低机密信息泄露风险的同时利用企业内部知识。回答的精度取决于所连接数据的质量和维护状况，因此使所连接的信息源保持在最新且准确的状态。通过观察使用情况、发现无法妥善回答的问题模式并改进数据和设置，可以维持实用的精度。
总结
Amazon Q Business 是整合企业内部知识、能够用自然语言进行搜索、提问和执行操作的企业级生成式 AI 助手。通过 40 个以上的数据源连接器和基于 ACL 的访问控制，构建安全的知识搜索基础。护栏和插件支撑安全性与实用性，管理员仪表板推动持续改进。
参考资料（AWS 官方）
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