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使用Amazon Bedrock和Converse API

2025年6月18日 16:10 33 Comments
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在自然语言处理（NLP）和数据库管理领域中，开发强大的文本到SQL功能是一个关键的挑战。 NLP和数据库管理的复杂性在该领域增加，尤其是在处理复杂的查询和数据库结构时。在这篇文章中，我们使用自定义代理实现以及Amazon Bedrock和Converse API引入了一个简单而强大的解决方案，并随附代码与随附的代码一起使用。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在自然语言处理（NLP）和数据库管理领域中，开发强大的文本到SQL功能是一个关键的挑战。 NLP和数据库管理的复杂性在该领域增加，尤其是在处理复杂的查询和数据库结构时。在这篇文章中，我们使用自定义代理实现以及Amazon Bedrock和Converse API引入了一种简单但功能强大的解决方案，并与随附的代码一起引入文本到SQL。将自然语言查询转化为SQL语句的能力是对企业和组织的改变游戏规则，因为用户现在可以与数据库进行更直观和可访问的方式与数据库进行交互。但是，数据库模式，表格之间的复杂性以及自然语言之间的细微差别通常会导致不准确或不完整的SQL查询。这不仅损害了数据的完整性，还妨碍了整体用户体验。通过直接而强大的体系结构，代理可以理解您的查询，制定执行计划，创建SQL语句，如果存在SQL错误，自我纠正，并从执行中学习以改进将来。 Overtime, the agent can develop a cohesive understanding of what to do and what not to do to efficiently answer queries from users.Solution overviewThe solution is composed of an AWS Lambda function that contains the logic of the agent that communicates with Amazon DynamoDB for long-term memory retention, calls Anthropic’s Claude Sonnet in Amazon Bedrock through Converse API, uses AWS Secrets Manager to retrieve database connection details and凭据和亚马逊关系数据库服务（Amazon RDS），其中包含一个示例Postgres数据库，称为HR数据库。 Lambda功能连接到虚拟私有云（VPC），并通过AWS PrivateLink VPC端点与DynamoDB，Amazon Bedrock和Secrets Manager进行通信，以便Lambda可以与RDS数据库进行通信，同时保持T
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