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由 Amazon Bedrock 提供支持的文本到 SQL 解决方案
在这篇文章中，我们向您展示如何使用 Amazon Bedrock 构建自然的文本到 SQL 解决方案，将业务问题转换为数据库查询并返回可操作的答案。
来源:亚马逊云科技 _机器学习使用 Amazon Bedrock 构建文本到 SQL 解决方案可以缓解数据驱动型组织中最持久的瓶颈之一：提出业务问题和获得清晰的、有数据支持的答案之间的延迟。当您的一次性问题排在影响更大的工作后面的队列中时，您可能会熟悉导航竞争优先事项的挑战。文本到 SQL 解决方案增强了您现有的团队 — 业务用户自助处理常规分析问题，从而释放整个组织的技术能力，以应对复杂、高价值的计划。诸如“按客户群划分，我们的同比收入增长是多少？”之类的问题。任何人都可以访问，而不会给技术团队带来额外的工作量。
许多组织发现访问数据洞察仍然是业务决策过程中的一个重大瓶颈。传统方法需要学习 SQL 语法、等待技术资源，或者使用可能无法回答您的特定问题的预构建仪表板。
在这篇文章中，我们将向您展示如何使用 Amazon Bedrock 构建自然的文本到 SQL 解决方案，将业务问题转换为数据库查询并返回可操作的答案。该模型不仅返回原始 SQL，还会在几秒钟而不是几小时内返回合成为清晰、自然语言叙述的执行结果。我们将引导您了解架构、实施策略以及大规模部署此解决方案的经验教训。最后，您将了解如何创建自己的文本到 SQL 系统，以弥合业务问题和数据可访问性之间的差距。
为什么传统商业智能存在不足
构建文本到 SQL 解决方案面临三个基本挑战，这些挑战推动了传统商业智能 (BI) 工具之外的需求：
工作原理：体验
在深入探讨架构之前，以下是从用户角度来看的体验。