AWS 语义层方案：Stardog+AgentCore

AWS 官方博客展示了一套将 Stardog 知识图谱作为语义层，与 Amazon Bedrock AgentCore 集成的 Agent 分析方案。核心诉求是让 AI Agent 跨 Aurora、Redshift 等数据源取数时，保持一致的业务语义与结果可信度。

传统 RAG 无法处理跨系统的指标定义与实体对齐。方案借助 Stardog 本体与虚拟图，将客户、订单等抽象为标准实体，映射到底层数据库。Agent 用自然语言提问，语义层运行时将查询转译为 SQL，自动从多数据源做联邦 Join，返回结果。

部署在 AgentCore 上，由其负责准入认证与工具管理。两种集成路径：Agent 直接调用 SPARQL 工具，或通过 MCP 服务连接。

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