Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条洞察。
#RAG
AWS Machine Learning Blog AWS Machine Learning Blog Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在原有预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。该方案分两阶段：先用索引中缓存的 ACL 做语义检索筛选候选文档，再通过 Google Drive API 等实时验证，未授权文档不会进入 LLM 上下文。
AWS Machine Learning Blog 在 AgentCore 和 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
基于开源智能体系统 OpenClaw 与 Amazon Bedrock AgentCore 运行时，可搭建具备长期记忆的上下文感知 AI 助手，AgentCore memory 将一次性对话转为持久知识，并支持结构化元数据标签检索。
AWS Machine Learning Blog 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行助手
AWS 展示了一套基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 的航空公司语音旅行助手方案，用户可通过语音查询行程、改座位、更新餐食偏好并转接人工客服。
AWS Machine Learning Blog LangChain 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 的智能体检索实践
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 现已支持智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 将复杂问题拆解为子查询、多轮搜索并判断证据是否充分，langchain-aws 包同时暴露该路径与标准 Retrieve API。
MIT Technology Review · AI 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的 agentic AI 项目能进入生产环境，知识、上下文缺失与遗留数据系统是主要失败点。
Mistral AI精选 Mistral 发布 Agentic Search 检索层，FinanceBench 正确率提升至 86%
Mistral 发布 Agentic Search，一个让模型在多步检索循环中查找、检查和验证信息的检索层，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置于 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由：原文给出多步检索循环的五个工具与两组基准数据，可据此判断它相对一次性 RAG 的取舍。