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基于Amazon Nova的基于自然语言的数据库分析

2025年9月2日 16:43 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。我们演示了这种现代方法如何实现与复杂数据库系统的直观，类似对话的互动，同时保持精确度和可靠性。为了以最小的权衡取得最佳性能，我们使用了亚马逊Nova基础模型（FMS）：Amazon Nova Pro，Amazon Nova Lite和Amazon Nova Lite和Amazon Nova Micro。这些FMS编码了大量的世界知识，促进了细微的推理和上下文理解，这对于复杂的数据分析至关重要。我们的解决方案使用通过Langgraph的灵活体系结构实现的React（推理和行动）模式。这种方法结合了亚马逊Nova LLM的自然语言理解的优势，以及明确的推理步骤和行动。基于自然语言的数据库分析的促进了正在生成AI转换的客户分析客户共享共同的认识：他们的广泛数据商店具有自动分析和自然语言查询的未开发潜力。这种洞察力导致他们探索基于SQL的解决方案，其中查询可以从简单的选择，从句到复杂的，涉及复杂聚合和功能的复杂乘法语句。在其核心中，成功的分析取决于识别和检索正确的数据集。这一基础步骤使所有下游活动，包括可视化，进一步的分析和探索。翻译用户的意图 - 无论是说明还是impl
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