通过Amazon Bedrock知识库释放结构化数据的力量

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024，亚马逊云科技， Amazon Bedrock Knowledge， Structured Data Retrieval， Natural Language Sql， Query Generation Customization， Database Schema Personalization]

导读

在这次粉笔讲座中，了解Amazon Bedrock知识库中新的结构化数据检索功能如何赋能组织释放其结构化数据的价值。这个全托管解决方案配备自然语言转SQL（NL2SQL）模块，消除了复杂性，使开发人员能够发送关于其数据的自然语言查询，并通过简单的API调用接收SQL查询、结果集或叙述性回复。探索您的组织如何利用结构化数据的力量来构建下一代智能应用程序。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在2024年亚马逊云科技 re:Invent大会上，Ron Whita和Saka Torah就利用结构化数据与Amazon Bedrock知识库进行了全面的演示。Ron Whita是一位驻纽约的高级软件开发经理，Saka Torah则是一位主要软件工程师，他们都是支持Bedrock知识库服务的团队成员。

Ron Whita首先为那些不熟悉检索增强生成(RAG)概念的人建立了背景。通过举手表决发现，虽然一些与会者熟悉RAG，但其他人只听说过Bedrock知识库或已经在使用知识库。Ron承认议程将满足不同受众的需求。

他提出了一个发人深思的问题:“你上次向大型语言模型(LLM)提出的提示是什么?”典型的提示可能涉及改进一个段落、总结一篇文章、解决数学问题或解释一个复杂的主题。基础模型擅长理解和生成自然语言，因为它们在大量来自书籍、网站、论文、文章和代码库的数据上进行了预训练。

然而，Ron挑战观众思考一个不同的场景。假设你是一家名为“任何公司市