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原文中文，约10000字，阅读约需24分钟。
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内容提要
本文介绍了基于Amazon Bedrock托管的Claude3实现RAG增强文本检索的Text to SQL方案。通过Amazon Titan实现Embedding和向量检索工具，得到有知识库背景的prompt，连同上下文一起发送给大模型，得到更精准的输出。
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关键要点
- 实现自然语言转 SQL 是数据分析领域的热门方案。
- 基于大语言模型的语义理解可以生成高效的 SQL，减少对数据开发工程师的依赖。
- 本文介绍如何在 Amazon EC2 上部署 Next.js 服务，使用 Amazon Bedrock 的 Claude3 实现自然语言向量化和 RAG 增强文本检索。
- 方案假定在 HR 招聘场景下，分析笔试、面试和到岗情况数据。
- 项目 UI 层依赖 GitHub 开源项目 chatbot-ui。
- 需要准备亚马逊云科技账号和相关权限，配置 AWS SDK 环境。
- 项目架构为 Next.js 应用，运行在 Amazon ECS 上，通过 Amazon Cognito 进行鉴权。
- 数据库表结构包括 recruitment_data 表和 dept_data 表，存储招聘和部门信息。
- Prompt 设置分为三次查询，分别进行选表、查询表结构和进行数据分析。
- RAG 增强检索通过向量编码和检索提升大语言模型的回答准确度。
- 使用 Amazon Titan 进行文本嵌入和向量检索，生成索引文件。
- 示例代码展示如何请求 Amazon Titan Embedding 和 Claude3。
- 总结强调了 RAG 增强文本检索的实现方案和其优势。
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