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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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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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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。

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 recruitment_data 表和 dept_data 表，分别存储招聘信息和部门信息。

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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