Desarrollar capacidades efectivas para convertir texto a SQL es un reto fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la gestión de bases de datos, especialmente al enfrentar consultas complejas y estructuras elaboradas. En respuesta a esta necesidad, se ha presentado una solución innovadora que simplifica este proceso mediante Amazon Bedrock y la API de Converse.
Traducir consultas en lenguaje natural a declaraciones SQL promete transformar la interacción de empresas e instituciones con sus datos. La diversidad de esquemas de bases de datos ha dificultado obtener respuestas precisas, pero la nueva arquitectura permite que un agente comprenda la consulta, planifique la ejecución, genere SQL, se autocorrija y aprenda de sus experiencias para mejorar continuamente.
La solución se centra en una función de AWS Lambda que gestiona la lógica del agente, comunicándose con Amazon DynamoDB para retener memoria a largo plazo. Utiliza el Modelo Claude de Anthropic en Amazon Bedrock a través de la API de Converse, y AWS Secrets Manager maneja los detalles de conexión a la base de datos. Amazon RDS alberga un ejemplo de base de datos llamado HR Database. Esta función Lambda está conectada a una nube privada virtual (VPC) y usa puntos finales de AWS PrivateLink, manteniendo el tráfico privado.
Los usuarios interactúan con el agente a través de la función Lambda, planteando preguntas en lenguaje natural como «¿Cuántos empleados hay en cada departamento de cada región?» o «¿Cuál es la distribución de empleados por género en cada región?».
La API de Converse facilita la creación de aplicaciones de conversación, habilitando herramientas según el contexto para ejecutar consultas SQL. El agente también cuenta con un bucle de planificación, autocorrección y aprendizaje a largo plazo. Si en la fase de planificación se omiten pasos, puede revitalizarlos e incorporarlos. Si ocurre un error en las consultas SQL, el agente se corrige y recuerda estas lecciones, almacenándolas en DynamoDB.
Esta implementación ofrece a las empresas un acceso más intuitivo a sus datos, abriendo nuevas oportunidades para la productividad y decisiones basadas en datos. La metodología demuestra cómo la tecnología puede superar las barreras entre el lenguaje natural y las consultas estructuradas, promoviendo un avance significativo en inteligencia empresarial.
