使用 Bedrock 和 RAG 构建 Text2SQL 行业数据查询助手
原文中文,约15100字,阅读约需36分钟。发表于: 。本文将介绍如何使用亚马逊云科技的大语言模型服务 Amazon Bedrock 以及 RAG(Retrieval Augmented Generation),实现 Text2SQL 功能,以此为基础构建基于大语言模型(LLM)的行业数据查询助手,达到使用自然语言询问直接获取数据分析结果的目的。
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。