Simplify natural language query with Anthropic Claude on Amazon Bedrock

自然語言查詢的Amazon Bedrock上的眾人克勞德（Claude）的多模式功能

介紹

儘管基礎模型的進步可以生成複雜的SQL語句，但主要問題是基礎模型缺乏對組織數據模式的理解。每個組織都有不同的命名對話，因此，我們需要一種方法來餵食數據架構並使基礎模型理解它。該存儲庫提供了使用人類克勞德（Claude）的多模式功能來執行NLQ （或自然語言查詢）的用例示例。通過將數據庫的實體關係圖（或ERD）饋送到圖像渠道和用戶問題中，擬人化的Claude Foundation模型可以理解您的數據模式，並使用這些信息根據用戶的問題生成特定的SQL。

該存儲庫提供了一個端到端示例，從獲取用戶的問題，生成SQL查詢，使用Amazon Athena查詢數據湖，並生成更多的自然輸出，而不是來自Amazon Athena的桌子般的響應。

涉及的AWS服務

• 亞馬遜基岩：訪問人類克勞德基金會模型
• 亞馬遜S3 ：存儲示例數據集
• 亞馬遜膠數據crawler ：從Amazon S3中的數據集構建數據目錄
• 亞馬遜雅典娜：用於查詢數據集

先決條件

• 了解Python編程語言和boto3 SDK，請參閱此處以獲取BOTO3文檔
• 最新的boto3庫（您可以通過pip install --upgrade boto3進行此操作）
• 選擇執行代碼的選擇（或者，您可以使用SageMaker Notebook實例或SageMaker Studio進行代碼執行）
• 我代表您訪問AWS服務的角色
• 在亞馬遜基岩上訪問擬人的克勞德，您可以在亞馬遜基岩控制台頁面上執行此操作

建築圖

以下是該解決方案的架構圖。

安全

有關更多信息，請參見貢獻。

執照

該圖書館已獲得MIT-0許可證的許可。請參閱許可證文件。