Apesar do avanço do modelo de fundação, que pode gerar uma instrução SQL complexa, a questão principal é o modelo de fundação carece do entendimento do esquema de dados da organização. Cada organização tem uma convidiva de nomeação diferente, como tal, precisamos de uma maneira de alimentar o esquema de dados e fazer com que o modelo de fundação o entenda. Este repositório fornece o exemplo de caso de uso do uso dos recursos multimodais da Antrópica Claude para fazer NLQ (ou consulta de linguagem natural). Ao alimentar o diagrama de relacionamento de entidade do banco de dados (ou ERD) ao canal de imagem e à pergunta do usuário no canal de texto, o modelo antropal de fundação Claude pode entender seu esquema de dados e usar essas informações para gerar o SQL específico de acordo com a pergunta do usuário.
Esse repositório fornece o exemplo de ponta a ponta da pergunta do usuário, gerando consulta SQL, consultando o Data Lake usando a Amazon Athena e gerando mais saídas naturais em vez de respostas semelhantes à tabela da Amazon Athena.
Python e boto3 SDK, veja aqui a documentação do BOTO3boto3 atualizada (você pode fazer isso por pip install --upgrade boto3 )
Abaixo está o diagrama de arquitetura desta solução.

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