使用Amazon Nova

这篇文章评估了使用生成AI查询数据的关键选项,讨论了它们的优势和局限性,并演示了为什么文本到SQL是确定性,特定于架构的任务的最佳选择。我们展示了如何使用Amazon Nova有效地使用Amazon Nova(Amazon Bedrock中可用的基础模型(FM)),从您的数据中得出精确而可靠的答案。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
企业依靠精确的实时见解来做出关键决策。但是,使非技术用户无需技术专长即可访问专有或组织数据仍然是一个挑战。文本到SQL通过产生精确的,特定于模式的查询来弥合这一差距,从而增强决策速度并促进数据驱动的文化。问题在于从专有或组织数据中获取确定性答案(诸如生成精确计数或详细报告的操作所需的一致的结果)。生成AI提供了几种查询数据的方法,但是选择正确的方法对于实现准确性和可靠性至关重要。本文评估使用生成AI查询数据的关键选项,讨论它们的优势和局限性,并证明为什么文本到SQL是确定性,架构特定任务的最佳选择。我们展示了如何使用Amazon Nova有效地使用Amazon Nova(Amazon Bedrock中可用的基础模型(FM))来从数据中得出精确且可靠的答案。查询数据组织的选项具有多个查询数据的选项,并且选择取决于数据的性质和所需的截止性能。本节评估以下方法,以提供清晰的使用,以及为什么文本到SQL最适合确定性的基于模式的任务最佳:检索增强生成(RAG):用例:使用案例 - 理想的是从非结构性或半结构的源中提取诸如文档或文档之类的概率的探索范围的范围范围范围的范围范围范围的范围 - 处理范围范围的范围范围 - 处理范围范围的范围。不适合确定性查询,例如检索精确计数或匹配特定的模式约束。例如 - “总结产品评论中的反馈”。生成商业智能(BI):用例 - 适用于基于结构化和非结构化数据的高级见解和摘要生成。