Las organizaciones modernas gestionan volúmenes masivos de datos estructurados, y convertir estos datos en información útil sigue siendo un desafío constante. A pesar de los avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) gracias a los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), traducir consultas conversacionales en análisis de datos estructurados presenta complejidades significativas. Los analistas de datos, a menudo, transforman preguntas comerciales en consultas SQL, generando cuellos de botella que ralentizan el flujo de trabajo.
Amazon Bedrock Knowledge Bases se presenta como una solución innovadora para esta problemática, ofreciendo interacciones directas en lenguaje natural con fuentes de datos estructuradas. Este sistema no solo interpreta los esquemas de las bases de datos, sino que también aplica el contexto necesario, convirtiendo preguntas en consultas precisas sin comprometer la fiabilidad de los datos. A través de la configuración de ingesta de datos desde tablas de AWS Glue y clústeres de Amazon Redshift, los usuarios aprovechan el potencial de recuperación de datos estructurados de Amazon Bedrock Knowledge Bases.
El enfoque nuevo y eficiente muestra cómo construir aplicaciones conversacionales mediante esta tecnología. Los desarrolladores afrontan desafíos al integrar datos estructurados en aplicaciones de inteligencia artificial generativa, especialmente cuando entrenan LLMs para traducir consultas en lenguaje natural a SQL, en medio de esquemas complejos. Además, la implementación de controles de gobernanza adecuados es esencial. Bedrock alivia estas dificultades proporcionando un módulo gestionado para la traducción de lenguaje natural a SQL (NL2SQL).
La solución se sustenta en diversos elementos de Amazon: Bedrock Knowledge Bases, Amazon Redshift, AWS Glue y Amazon S3. La arquitectura contempla un pipeline de ingesta de datos y una aplicación para la recuperación de datos estructurados, admitiendo a Amazon Redshift como motor de consulta y ofreciendo múltiples opciones de ingesta. Esta configuración única soporta varios patrones de acceso a datos.
Una vez que la ingesta está configurada, los usuarios pueden formular preguntas en lenguaje natural. Amazon Bedrock Knowledge Bases entonces genera automáticamente la consulta SQL necesaria, ejecutándola en el motor de consulta correspondiente. El LLM procesa la respuesta para ofrecer una salida comprensible y útil.
El sistema soporta tres tipos de API para recuperación de datos: generación de respuestas y recuperación, recuperación solo y generación de consultas SQL. Estas opciones brindan flexibilidad según las necesidades de cada usuario.
Para implementar esta solución, los interesados deben contar con una cuenta de AWS y tener acceso a los modelos base necesarios en Amazon Bedrock. La configuración incluye cargar datos en un bucket de S3 y configurar las tablas de AWS Glue junto con un clúster de Amazon Redshift como motor de consulta.
Gracias a estas innovaciones, Amazon Bedrock Knowledge Bases facilita el análisis de datos convirtiendo preguntas complejas en consultas SQL. Esto permite a los analistas y equipos trabajar de manera más eficiente y segura, acelerando procesos clave de toma de decisiones.
