generative-bi-using-rag：构建生成式BI的未来

generative-bi-using-rag：构建生成式BI的未来

generative-bi-using-rag A NLQ(Natural Language Query) demo using Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch with RAG technique. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative-bi-using-rag

在当今快速发展的数据科学领域，生成式业务智能（BI）已经成为企业提升决策效率的关键工具。今天，我们将为您介绍一个开源项目——generative-bi-using-rag，这个项目在AWS上利用Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch和RAG技术，为您提供一个强大的生成式BI解决方案。

项目介绍

generative-bi-using-rag是一个在AWS上运行的框架，它旨在为自定义数据源（如RDS/Redshift）启用生成式BI功能。该框架的核心是一个用户友好的界面，允许用户通过自然语言查询来自定义数据源的信息。此外，它还支持Text-to-SQL功能，使非技术用户能够轻松地与数据交互，而无需深入了解SQL。

项目技术分析

该项目采用了多种AWS服务，包括Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch、Amazon ECS、Amazon DynamoDB等，构建了一个高效、可扩展的架构。以下是项目的主要技术组件：

• Amazon Bedrock：用于处理自然语言查询并将其转换为SQL语句。
• Amazon OpenSearch：提供快速的搜索和数据分析能力。
• Amazon ECS：用于部署和管理容器化应用。
• Amazon DynamoDB：用于数据存储和实时查询。

项目的系统架构图和数据流程图展示了数据从输入到输出的整个过程，确保了系统的透明性和可维护性。

项目及技术应用场景

generative-bi-using-rag的应用场景广泛，尤其在以下领域表现出色：

• 数据分析：通过自然语言查询，用户可以快速获取数据洞察，无需编写复杂的SQL语句。
• 业务报告：自动生成业务报告，节省时间和人力资源。
• 决策支持：为决策者提供实时的数据分析和预测，帮助他们做出更明智的决策。

该项目的费用相对合理，根据AWS官方的估算，每月成本约为1337.8美元，处理2000个请求，对于大多数企业来说，这是一个可接受的投入。

项目特点

generative-bi-using-rag具有以下显著特点：

1. 用户友好：直观的界面和自然语言查询使非技术人员也能轻松使用。
2. 性能优化：通过集成历史问题答案排名和实体识别，提高了查询的准确性和效率。
3. 自定义业务信息：允许用户添加实体信息、公式、SQL样本等，以满足特定的业务需求。
4. 任务拆分：Agent任务拆分功能能够处理复杂的归因分析问题。
5. 简单的代理设计：通过对话方式处理复杂查询，简化了用户操作。

部署该项目的步骤详细且易于遵循，CDK的优化使得部署过程更加高效。项目的架构支持全球多个区域，确保了其可用性和可扩展性。

总结来说，generative-bi-using-rag是一个功能强大、易于使用且成本效益高的生成式BI解决方案。无论是对于数据科学家还是业务用户，它都是一个值得尝试的开源项目。立即体验它，开启您的生成式BI之旅！

generative-bi-using-rag A NLQ(Natural Language Query) demo using Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch with RAG technique. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative-bi-using-rag