企业AI检索的技术挑战

现代企业日益依赖AI驱动应用提升决策效率、优化工作流程并改善客户体验。实现这些目标需要安全、及时、准确地访问权威数据——尤其当这些数据分散在企业安全边界内的不同存储库和应用程序中时。

核心技术组件解析

模型上下文协议(MCP)

MCP是一种开放的JSON-RPC标准，允许大型语言模型(LLM)使用结构化模式调用外部工具和数据。每个工具模式定义了操作、输入、输出、版本控制和访问范围，为开发人员提供跨企业系统的一致性接口。

智能索引服务

某中心智能索引服务是完全托管的跨账户语义搜索服务，结合语义和基于关键字的混合排名技术，通过SearchRelevantContent API安全检索用户授权的内容。该服务提供：

• 内置连接器支持主流企业应用（如SharePoint、对象存储服务、Confluence）
• 文档级安全管控，索引时捕获源系统ACL并自动执行权限控制
• 使用客户托管密钥进行数据加密，通过审计服务记录所有访问日志

集成架构模式

模式一：直接数据访问器集成

当主要需求是通过完全托管API实现直接高性能搜索，且不需要MCP提供的编排和标准化时，可采用此模式：

• 通过ISV提供的IAM角色调用SearchRelevantContent API
• 无需构建MCP层、管理凭证或运行基础设施
• 企业权限范围限定在单个明确批准的IAM角色

模式二：基于MCP工具的集成

通过将Amazon Q索引检索添加到MCP中，ISV在操作和检索间保持一致的基于MCP的架构：

• 将SearchRelevantContent API包装为现有MCP系统中的工具
• 终端用户仅与ISV应用程序交互，后台通过批准的数据访问器角色查询索引
• ISV负责租户隔离保护、传输流量加密和调用日志记录

技术选型考量

选择集成模式时需评估以下因素：

• 部署速度：模式一提供最快路径到生产级托管检索
• 架构一致性：模式二适合需要为多个企业客户提供标准化MCP体验的ISV
• 合规要求：两种模式都支持文档级ACL执行和完整审计追踪

混合检索的技术优势

智能索引服务每次调用SearchRelevantContent API时自动执行：

• 基于关键字（稀疏）匹配
• 基于向量（密集/语义）相似性搜索 语义搜索使用嵌入来理解内容的上下文含义，显著提高准确性和用户满意度。结合语义和关键字搜索的混合方法可实现最大检索精度和相关结果。

典型应用场景

某视频会议机构使用智能索引服务，使用户能在AI助手界面中安全、上下文相关地访问企业知识，提升会议期间的实时工作效率。某运维管理机构使用该服务在实时警报期间呈现操作手册和事件上下文，显著改进事件解决工作流。

实施时间框架

通过管理索引、排名和安全性，企业通常可在数周内部署复杂的企业搜索解决方案。该集成方法降低复杂性，简化操作，并帮助组织满足严格的治理、合规和性能标准，而无需构建自定义索引和检索基础设施。