Simplify natural language query with Anthropic Claude on Amazon Bedrock

자연 언어 쿼리를위한 아마존 기반암에있는 안트로 클로드의 멀티 모달 기능

소개

복잡한 SQL 문을 생성 할 수있는 기초 모델의 발전에도 불구하고 주요 문제는 기초 모델이 조직의 데이터 스키마에 대한 이해가 부족하다는 것입니다. 각 조직마다 이름 지정 컨벤션이 다르므로 데이터 스키마를 공급하고 기초 모델을 이해하게하는 방법이 필요합니다. 이 저장소는 NLQ (또는 자연 언어 쿼리)를 수행하기 위해 Anthropic Claude의 멀티 모달 기능을 사용하는 사용 사례 예제를 제공합니다. 데이터베이스의 엔티티 관계 다이어그램 (또는 ERD)을 이미지 채널 및 사용자의 질문에 텍스트 채널에 공급함으로써 인간 Claude Foundation 모델은 데이터 스키마를 이해하고 해당 정보를 사용하여 사용자의 질문에 따라 특정 SQL을 생성 할 수 있습니다.

이 저장소는 사용자의 질문을 얻고 SQL 쿼리를 생성하고 Amazon Athena를 사용하여 데이터 레이크를 쿼리하며 Amazon Athena의 테이블과 같은 응답 대신보다 자연스러운 출력을 생성하는 데있어 엔드 투 엔드 예제를 제공합니다.

AWS 서비스 관련

• Amazon Bedrock : Access Anthropic Claude Foundation 모델
• Amazon S3 : 샘플 데이터 세트를 저장하십시오
• Amazon Glue Data Crawler : Amazon S3의 데이터 세트에서 데이터 카탈로그 구축
• Amazon Athena : 데이터 세트 쿼리에 사용됩니다

전제 조건

• Python 프로그래밍 언어 및 boto3 SDK 이해, Boto3 문서는 여기를 참조하십시오.
• 최신 boto3 라이브러리 ( pip install --upgrade boto3 에서이를 수행 할 수 있음)
• 코드를 실행하기위한 선택의 Python Ide (또는 Sagemaker Notebook 인스턴스 또는 Sagemaker Studio를 사용할 수 있습니다).
• 귀하를 대신하여 AWS 서비스를 위에서 액세스하는 IAM 역할
• Amazon Bedrock에서 Anthropic Claude에 대한 액세스, Amazon Bedrock 콘솔 페이지 에서이 작업을 수행 할 수 있습니다.

아키텍처 다이어그램

아래는이 솔루션의 아키텍처 다이어그램입니다.

보안

자세한 내용은 기여를 참조하십시오.

특허

이 라이브러리는 MIT-0 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 라이센스 파일을 참조하십시오.