data insights with amazon q business

Datenerkenntnisse mit Amazon Q Business

Einführung

Fragen Sie alle strukturierten Daten mit natürlichen Sprachenverständnis mithilfe von Amazon Q Business ab. In diesem Beispiel werden wir uns mit einer Architektur befassen, um strukturierte Daten mithilfe von Amazon Q Business abzufragen und eine Anwendung zur Abfrage von Kosten- und Nutzungsdaten in Amazon Athena mit Amazon Q Business zu erstellen. Q Business kann verwendet werden, um SQL -Abfragen in Ihren Datenquellen zu erstellen, wenn Sie das Datenbankschema erhalten, zusätzliche Metadaten, die die Spalten und Tabellen beschreiben, und Anweisungen aufzufordern. Diese Architektur kann erweitert werden, um zusätzliche Datenquellen, Abfragevalidierung und Aufforderungstechniken zu verwenden, um eine breitere Reihe von Anwendungsfällen abzudecken.

Architektur

Der Workflow enthält die folgenden Schritte:

1. Zunächst greift der Benutzer auf die Chatbot -Anwendung zu, die hinter einem Anwendungslastausgleich gehostet wird.

2. Der Benutzer wird aufgefordert, sich bei Cognito anzumelden

3. Der Anwendungswechsel tauscht das Token von Cognito mit einem IAM Identity Center -Token mit dem Geltungsbereich für Amazon Q Business aus

4. Die Anwendung übernimmt eine IAM -Rolle und holt eine AWS -Sitzung von Secure Token Service (STS) ab, die mit dem IAM Identity Center -Token erweitert wird, um mit Amazon Q Business zu interagieren

5. Die Anwendung ruft die CHAT_SYNC -API von Amazon Q Business mit relevanten Eingabeaufforderung und Metadaten auf, die auf der natürlichen Sprachfrage basieren. Amazon Q Business reagiert mit der relevanten Athena -Anfrage, um betrieben zu werden

6. Die Abfrage wird gegen Athena ausgeführt und Ergebnisse auf dem WebApp angezeigt

Voraussetzungen

• Sie müssen das AWS -Identitätszentrum einrichten und Benutzer hinzufügen, auf die Sie in Ihrer Q -Geschäftsanwendung zugreifen möchten.
• Eine vorhandene, arbeitende Amazon -Q -Geschäftsanwendung und Zugriff auf die im vorherigen Schritt erstellten Benutzer zur Anwendung.
• CUR -Daten sind in Athena verfügbar. Wenn Sie CUR -Daten haben, können Sie die folgenden Schritte für die CUR -Dateneinrichtung überspringen. Wenn nicht, haben Sie einige Optionen zum Einrichten von CUR -Daten:
  • Um Beispiel -CUR -Daten einzurichten, gehen Sie in dieses Labor und befolgen Sie die Anweisungen.
  • Sie müssen auch einen Kleber einrichten, um die in Athena verfügbaren Daten zur Verfügung zu stellen.
• Wenn Sie bereits ein SSL -Zertifikat haben, können Sie diesen Schritt überspringen, da sonst ein privates Zertifikat generiert wird
• Importieren Sie das Zertifikat in AWS Certificate Manager (ACM). Weitere Informationen finden Sie im Importieren eines Zertifikats.

Stellen Sie diese Lösung ein:

Schritt 1: Klonen Sie das Git -Repo

 git clone https://github.com/aws-samples/data-insights-with-amazon-q-business.git

• Überprüfen Sie den Tabellennamen unter App/Schemas/cur_schema.txt . Es sollte mit dem Tabellennamen übereinstimmen, den Sie in den CUR -Dateneinstellungsschritten erstellt haben. Standardmäßig ist der Tabellenname Customer_all . Sie können auch den Namen des Schemas/der Tabelle pro Daten ändern.
• Überprüfen Sie auch die Eingabeaufforderungen unter app/qb_config.py . Für die Demo werden Sie das Code -Repository auf und laden Sie es in einen S3 -Eimer hoch. Sie können die Eingabeaufforderungen auch basierend auf Ihren Testergebnissen ändern.

Schritt 2: Starten Sie die AWS -CloudFormation -Vorlage, um ELB, Cognito User Pool, einschließlich der EC2 -Instanz, um die WebApp zu hosten.

Geben Sie die folgenden Parameter für Stack an

• Stapelname -Der Name des CloudFormation-Stacks (z. B. Amazonq-data-Insights-Demo)

• Athenadbname - Athena -Datenbankname, in der sich die CUR -Tabelle befindet

• Athenas3loc - S3 Standort für Athena Output

• Authname - Ein weltweit eindeutiger Name, der dem Amazon Cognito User Pool zugewiesen wird

• Zertifikat - die aus dem vorherigen Schritt generierten Zertifikat

• IDCApplicationAnn - Identity Center Kundenanwendung ARN, halten Sie es beim ersten Ausführen leer , da wir den Cognito -Benutzerpool als Teil dieses Stacks erstellen müssen, um die IAM -IIdentitätszentrumanwendung mit einem vertrauenswürdigen Token -Emittenten zu erstellen

• Publicsubnetids - Verwenden Sie mindestens zwei . Die IDs der öffentlichen Subnetze, mit denen die EC2 -Instanz und der Anwendungslastausgleich bereitgestellt werden können

• QapplicationId - die vorhandene Anwendungs ​​-ID von Amazon Q.

• S3Codeloc - Voller S3 -Speicherort der Code -ZIP -Datei

• VPCID - Die ID des vorhandenen VPC, mit der die Demo bereitgestellt werden kann

Sobald der Stapel abgeschlossen ist, kopieren Sie die folgenden Schlüssel auf der Registerkarte Ausgabe.

Publikum : Publikum, um die Kundenanwendung im Identitätszentrum einzurichten

Rolearn : Arn der IAM -Rolle, die für die Einrichtung des Token -Austauschs im Identitätszentrum erforderlich ist

TrustedIssuerurl : Endpunkt des vertrauenswürdigen Emittenten an die Einrichtung von Identitätszentrum

URL : Die URL der Lastbalancer, um auf die Streamlit -App zuzugreifen

Nächste Schritte: Um weiter fortzufahren, müssen Sie die in dieser Lösung aufgeführten Schritte 2-6 befolgen, um die WebApp bereitzustellen

Login

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Beispiele

Das End -to -End -Workflow hat 5 Hauptschritte - -

1. Benutzerabsicht - Abfrage für natürliche Sprache
2. Eingabeaufforderungserbauer - Öffnen Sie die Domain -Eingabeaufforderung für Q -Unternehmen zusammen mit Tabellenschema und Metadateninformationen
3. Amazon Q Business generiert die Abfrage
4. Die Frage wird gegen Athena geführt
5. Die Ergebnisse werden auf dem WebApp angezeigt.

Beachten Sie, dass der Beispieldatensatz aus dem Jahr 2023 liegt. Abfragen für natürliche Sprache, die sich auf das aktuelle Jahr beziehen, werden keine Rückgabergebnisse ergeben.

Hier sind einige weitere Beispiele für natürliche Sprache, die Sie jetzt ausführen können

 - what were the top 3 services by spend last year
- Total spend for ES for each month of 1st quarter of last year
- Give me a list of the top 3 products by total spend last year. For each of these products, what percentage of the overall spend is from this product?
- what all sagemaker instance types i used last year and what was their cost

Aufräumarbeiten

Löschen Sie den Cloud -Formationsstapel, Q -Geschäftsanwendung und Athena -Tabellen.

Sicherheit

Weitere Informationen finden Sie unter Beitrag.

Lizenz

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