data insights with amazon q business

Wawasan Data dengan Amazon Q Business

Perkenalan

Permintaan data terstruktur apa pun dengan pemahaman bahasa alami menggunakan Amazon Q Business. Dalam contoh ini, kita akan melihat arsitektur untuk meminta data terstruktur menggunakan Amazon Q Business, dan membangun aplikasi untuk meminta biaya dan data penggunaan di Amazon Athena dengan Amazon Q Business. Q Business dapat digunakan Buat kueri SQL ke DataSources Anda ketika dilengkapi dengan skema basis data, metadata tambahan yang menggambarkan kolom dan tabel, dan meminta instruksi. Arsitektur ini dapat diperluas untuk menggunakan sumber data tambahan, validasi kueri, dan teknik yang diminta untuk mencakup berbagai kasus penggunaan.

Arsitektur

Alur kerja mencakup langkah -langkah berikut:

1. Pertama, pengguna mengakses aplikasi chatbot, yang di -host di belakang penyeimbang beban aplikasi.

2. Pengguna diminta untuk masuk dengan Cognito

3. Aplikasi menukar token dari Cognito dengan token pusat identitas IAM dengan ruang lingkup untuk Amazon Q Business

4. Aplikasi ini mengasumsikan peran IAM dan mengambil sesi AWS dari Secure Token Service (STS), ditambah dengan token Pusat Identitas IAM untuk berinteraksi dengan Amazon Q Business

5. Aplikasi ini memanggil API Chat_Sync dari Amazon Q Business dengan prompt dan metadata yang relevan berdasarkan permintaan bahasa alami. Amazon Q Business menanggapi kembali dengan kueri Athena yang relevan untuk dijalankan

6. Kueri dijalankan melawan Athena dan hasil yang ditampilkan di Webapp

Prasyarat

• Anda perlu mengatur AWS Identity Center dan menambahkan pengguna yang ingin Anda berikan akses ke dalam aplikasi bisnis Q Anda.
• Aplikasi Amazon Q Business yang ada dan berfungsi dan memberikan akses kepada pengguna yang dibuat pada langkah sebelumnya ke aplikasi.
• Data CUR tersedia di Athena. Jika Anda memiliki data CUR, Anda dapat melewatkan langkah -langkah di bawah ini untuk pengaturan data CUR. Jika tidak, Anda telah beberapa opsi untuk mengatur data CUR:
  • Untuk mengatur data CUR sampel, buka lab ini dan ikuti instruksi.
  • Anda juga harus mengatur perayap lem untuk membuat data tersedia di Athena.
• Jika Anda sudah memiliki sertifikat SSL, Anda dapat melewatkan langkah ini jika tidak menghasilkan sertifikat pribadi
• Impor sertifikat ke AWS Certificate Manager (ACM). Untuk detail lebih lanjut, lihat mengimpor sertifikat.

Menyebarkan solusi ini:

Langkah 1: Kloning repo git

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

• Tinjau nama tabel di bawah aplikasi/skema/cur_schema.txt . Ini harus cocok dengan nama tabel yang Anda buat di langkah pengaturan data CUR. Secara default, nama tabelnya adalah customer_all . Anda juga dapat memodifikasi nama skema/tabel sesuai data Anda.
• Juga, tinjau prompt di bawah aplikasi/qb_config.py . Untuk demo, zip code repositori dan unggah ke ember S3. Anda juga dapat memodifikasi prompt berdasarkan hasil tes Anda nanti.

Langkah 2: Luncurkan template AWS CloudFormation untuk menggunakan ELB, kumpulan pengguna Cognito, termasuk instance EC2 untuk meng -host Webapp.

Berikan parameter berikut untuk tumpukan

• Nama tumpukan -Nama CloudFormation Stack (misalnya, Amazonq-Data-Insights-Demo)

• Athenadbname - nama database Athena di mana tabel CUR berada

• Lokasi Athenas3Loc - S3 untuk output Athena

• Authname - Nama unik global untuk ditetapkan ke kumpulan pengguna Amazon Cognito

• CertificateArn - CertificateArn yang dihasilkan dari langkah sebelumnya

• IDCApplicationarn - Aplikasi Pelanggan Pusat Identitas ARN, JADI KEMPUKAI DI RUN First karena kita perlu membuat kumpulan pengguna Cognito sebagai bagian dari tumpukan ini untuk membuat aplikasi Pusat Identitas IAM dengan penerbit token tepercaya

• PublicSubNetids - Gunakan setidaknya dua . ID dari subnet publik yang dapat digunakan untuk menggunakan instance EC2 dan penyeimbang beban aplikasi

• QapplicationId - ID aplikasi Amazon Q yang ada

• S3CODELOC - Lokasi S3 Lengkap dari File Zip Kode

• VPCID - ID dari VPC yang ada yang dapat digunakan untuk menggunakan demo

Setelah tumpukan selesai, salin tombol berikut dari tab Output.

Audiens : Audiens untuk mengatur aplikasi pelanggan di Identity Center

Rolearn : ARN dari peran IAM yang diperlukan untuk mengatur pertukaran token di Identity Center

Trustedissuerurl : Titik akhir dari penerbit tepercaya ke Pusat Identitas Setup

URL : URL penyeimbang beban untuk mengakses aplikasi streamlit

Langkah Berikutnya: Untuk melangkah lebih jauh, Anda harus mengikuti Langkah 2-6 yang tercantum dalam solusi ini untuk menggunakan Webapp

Login

Anda sekarang dapat masuk ke aplikasi menggunakan kredensial Anda.

Contoh

Alur kerja ujung ke ujung memiliki 5 langkah besar -

1. Niat Pengguna - Permintaan Bahasa Alami
2. Prompt Builder - Prompt Domain Terbuka untuk Bisnis Q Bersama dengan Skema Tabel dan Info Metadata
3. Amazon Q Business menghasilkan kueri
4. Permintaan dijalankan melawan Athena
5. Hasil ditampilkan di Webapp.

Perhatikan bahwa kumpulan data sampel adalah dari tahun 2023. Kueri bahasa alami yang mengacu pada tahun berjalan tidak akan memberikan hasil pengembalian.

Di sini ada beberapa contoh pertanyaan bahasa alami yang sekarang dapat Anda jalankan

 - 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

Pembersihan

Hapus Stack Formasi Cloud, Aplikasi Bisnis Q dan Tabel Athena.

Keamanan

Lihat berkontribusi untuk informasi lebih lanjut.

Lisensi

Perpustakaan ini dilisensikan di bawah lisensi MIT-0. Lihat file lisensi.