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使用 Bedrock 和 RAG 构建 Text2SQL 行业数据查询助手
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原文中文，约15100字，阅读约需36分钟。
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内容提要
本文介绍了使用亚马逊云科技的大语言模型服务和RAG实现Text2SQL功能，构建基于大语言模型的行业数据查询助手。通过识别长尾领域知识、简化数据库元数据、处理语法错误和意图识别等难点，提高了生成准确率。同时，介绍了使用SageMaker部署SQLCoder和BGE模型的方法。该解决方案可帮助非技术人员轻松分析数据，获得商业洞察。
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关键要点
- 随着企业数据量的增长，非技术人员分析数据的需求日益增加。
- 使用亚马逊云科技的Amazon Bedrock和RAG实现Text2SQL功能，构建行业数据查询助手。
- 通过识别长尾领域知识、简化数据库元数据等方法，提高生成SQL的准确率。
- 在电商、物流和广告等行业中，Text2SQL解决了特定的数据查询难题。
- Text2SQL任务的成功率因大语言模型（LLM）的推理和理解能力而显著提升。
- 用户通过问答界面提出问题，系统返回SQL生成结果。
- 构建自然语言数据查询助手面临长尾知识识别、复杂数据库元数据和语法错误等挑战。
- 使用增强检索（RAG）和思维链（Chain-of-Thoughts）等技术提升生成准确率。
- 意图识别帮助分流无法用SQL解决的问题，提高整体准确率。
- 提供基于亚马逊云科技的标准方案，简化自然语言到SQL的转换过程。
- 可选择商业化模型或开源模型进行SQL生成，满足不同客户需求。
- Amazon Bedrock提供成熟的功能模型，适合缺乏技术积累的客户。
- SQLCoder模型在复杂SQL生成中表现优异，适合对数据库有定制化需求的场景。
- BGE模型在中文语义向量检索中表现突出，适合提高检索准确性。
- 希望在更多企业场景中应用该解决方案，赋能业务人员与数据自由对话。
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