基于 Amazon Bedrock 托管 Claude3 实现 RAG 增强文本检索的 Text to SQL 方案
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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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Q&A
如何在 Amazon EC2 上部署 Next.js 服务？
在 Amazon EC2 上部署 Next.js 服务需要准备亚马逊云科技账号，配置 AWS SDK 环境，并确保安装 Node.js 和相关权限。
RAG 增强文本检索的优势是什么？
RAG 增强文本检索通过向量编码和检索提升大语言模型的回答准确度，降低了对专业工程师的依赖。
如何实现自然语言转 SQL 的过程？
自然语言转 SQL 的过程包括三次查询：选表、查询表结构和数据分析，利用大语言模型生成 SQL 查询。
项目中使用了哪些数据库表结构？
项目中使用了 recruitment_data 表和 dept_data 表，分别存储招聘信息和部门信息。
如何使用 Amazon Titan 进行文本嵌入？
使用 Amazon Titan 进行文本嵌入需要将问答对或知识库内容进行向量编码，并生成索引文件以供检索。
该方案适用于哪些场景？
该方案假定在 HR 招聘场景下，分析笔试、面试和到岗情况数据。
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