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为生成AI驱动的结构化数据检索选择正确的方法

2025年7月1日 18:11 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了五种不同的模式，用于在AWS中实现LLM驱动的结构化数据查询功能，包括直接对话接口，BI工具增强功能以​​及自定义的文本到SQL解决方案。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织需要直接回答其业务问题，而无需编写SQL查询或通过商业智能（BI）仪表板导航以从结构化数据存储中提取数据。结构化数据的示例包括符合预定型模式的表，数据库和数据仓库。大语言模型（LLM）能力的自然语言查询系统改变了我们与数据的互动方式，因此您可以提出诸如“哪个地区的收入最高？”之类的问题。并立即获得有见地的回应。实施这些功能需要仔细考虑您的特定需求 - 您是否需要整合来自其他系统的知识（例如，诸如文档之类的非结构源），为内部或外部用户服务，处理问题的分析复杂性，还是自定义对业务适当性的响应，除其他因素外。 We provide a decision framework to help you select the best pattern for your specific use case.Business challenge: Making structured data accessibleOrganizations have vast amounts of structured data but struggle to make it effectively accessible to non-technical users for several reasons:Business users lack the technical knowledge (like SQL) needed to query dataEmployees rely on BI teams or data scientists for analysis, limiting self-service capabilitiesGaining insights often involves time delays that impact决策 - 杂化定义的仪表板限制了对数据吸引者的自发探索，可能不知道哪些问题或相关的数据残留量覆盖范围覆盖有效解决方案应提供以下内容：一种对话界面，允许员工查询结构化的数据源，而无需技术专家，而无需以每天的语言和准确的，可信赖的，可信赖的生成型求职范围，并求职<
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