Transformación de lenguaje natural a SQL con AWS Bedrock

Cliente

Extract, LLC

Ubicación

Radcliff, Kentucky

Industria

Soluciones de tecnología/datos

Servicios y tecnología

AWS Bedrock, Amazon RDS, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon OpenSearch, Amazon CloudWatch, AWS Secrets Manager, Amazon API Gateway, AWS Cognito

Resumen del proyecto

Extract, LLC se asoció con Avahi para diseñar e implementar una solución avanzada de lenguaje natural a SQL (NL2SQL) que permite a los usuarios consultar bases de datos utilizando lenguaje sencillo y recibir respuestas en un formato legible. El objetivo era permitir a los usuarios no técnicos extraer, validar e interpretar datos sin necesidad de escribir código SQL, garantizando al mismo tiempo una alta precisión en las consultas, una seguridad de datos robusta y tiempos de respuesta rápidos. Avahi construyó un sistema escalable impulsado por IA que aprovecha AWS Bedrock para la comprensión del lenguaje y la generación de respuestas, estrechamente integrado con una infraestructura de base de datos segura y flujos de trabajo optimizados de ejecución de consultas.

Acerca del cliente

Extract, LLC es un proveedor de soluciones impulsado por la tecnología que se especializa en entornos de uso intensivo de datos. Con sede en Radcliff, Kentucky, la empresa presta servicio a industrias donde la información precisa y oportuna de los datos es fundamental para la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

El problema

Extract necesitaba una forma para que los usuarios empresariales accedieran a conjuntos de datos complejos sin depender de analistas capacitados en SQL. Los flujos de trabajo manuales existentes creaban cuellos de botella en la toma de decisiones, aumentaban los costes operativos y limitaban la agilidad para responder a las preguntas empresariales en evolución. Sin una solución de autoservicio, Extract se arriesgaba a ciclos de informes más lentos, una productividad reducida y una mayor dependencia de los recursos técnicos. Además, existían preocupaciones en torno a la seguridad de las consultas, el control de acceso y el mantenimiento del rendimiento del sistema bajo diferentes cargas de trabajo.

Por qué AWS

Extract eligió AWS por su ecosistema maduro de IA y ML, su capacidad para integrarse de forma segura con la infraestructura existente y su amplia cartera de servicios gestionados. Las capacidades nativas de AWS Bedrock en el procesamiento y la generación del lenguaje natural proporcionaron una base sólida para interpretar las consultas de Why AWS y ofrecer respuestas claras y conscientes del contexto. Las características de escalabilidad, fiabilidad y seguridad de AWS lo hicieron ideal para soportar los requisitos de alta disponibilidad y rendimiento de Extract.

Por qué Extract eligió Avahi

Como socio Premier Tier de AWS, Avahi aportó una experiencia probada en la arquitectura de soluciones de IA, la integración de bases de datos y los flujos de trabajo de PNL. La capacidad de Avahi para diseñar sistemas integrales, desde la comprensión del lenguaje natural hasta la ejecución segura de SQL, significaba que Extract podía confiar en que el proyecto se entregaría a tiempo, dentro del alcance y en consonancia con las prácticas recomendadas de AWS. Avahi también proporcionó conocimientos especializados en la optimización de consultas, el control de acceso y la supervisión en tiempo real para garantizar que la solución fuera precisa y eficiente.

Solución

Avahi entregó un sistema NL2SQL multicapa con los siguientes componentes clave:

  • Sistema de comprensión del lenguaje natural: Construido con AWS Bedrock para interpretar las consultas de los usuarios, extraer el contexto relevante y manejar tipos de preguntas complejos (agregaciones, comparaciones, consultas temporales, etc.).
  • Sistema de asignación de esquemas: Asignó automáticamente los conceptos del lenguaje natural a los elementos del esquema de la base de datos, lo que permitió la generación precisa de consultas en varias tablas.
  • Canalización de generación de SQL: Construyó consultas SQL utilizando una capa de generación segura que aplicaba comprobaciones de seguridad para la inyección de SQL, el control de acceso y la optimización del rendimiento.
  • Generación de respuestas en lenguaje natural: Utilizó AWS Bedrock para convertir los conjuntos de resultados de SQL en respuestas coherentes y conscientes del contexto. Se añadió una capa de mejora para mejorar la claridad y la validación.
  • Integración e infraestructura: APIs desplegadas a través de Amazon API Gateway, AWS Lambda utilizado para el procesamiento, Amazon RDS para el alojamiento de bases de datos, Amazon OpenSearch para la optimización de consultas, AWS CloudWatch para la supervisión y AWS Cognito para la autenticación.
  • Supervisión del rendimiento: Se implementaron mecanismos de supervisión de consultas en tiempo real, almacenamiento en caché y recuperación de errores para mantener un rendimiento óptimo.

Resultados clave

  • Pipeline NL2SQL integral con generación de respuestas
  • Sistema de procesamiento de consultas en lenguaje natural
  • Motor de generación de SQL con controles de seguridad
  • Capa de interacción con la base de datos con optimización del rendimiento
  • Capa de generación de respuestas con funciones de mejora
  • Integración de API RESTful con autenticación y monitorización
  • Documentación y materiales de transferencia de conocimiento

Impacto del proyecto

El nuevo sistema permitió a los usuarios no técnicos de Extract acceder, analizar e interpretar de forma segura la información de la base de datos en segundos, sin escribir una sola instrucción SQL. Redujo significativamente el tiempo de respuesta para las solicitudes de datos, mejoró la precisión de la información y aumentó la adopción por parte de los usuarios de las herramientas de análisis de autoservicio.

Métricas

  • Reducción del tiempo de consulta a respuesta de horas a menos de 10 segundos
  • Precisión de consulta mejorada mediante la asignación y validación con reconocimiento de esquema
  • Soporte habilitado para tipos de consulta complejos sin intervención técnica
  • Seguridad reforzada con controles de acceso aplicados y prevención de inyección SQL

Recomendamos encarecidamente a Avahi como un socio tecnológico fiable e innovador. Su experiencia en tecnologías de vanguardia fue fundamental para construir nuestra prueba de concepto (PoC) y desarrollar nuestro producto mínimo viable (MVP). Avahi siempre ofreció soluciones de alta calidad a tiempo, manteniendo un enfoque colaborativo y receptivo. Fueron más allá de las expectativas al identificar oportunidades de mejora, garantizando la escalabilidad y el cumplimiento de nuestros productos centrados en la aplicación de la ley. Avahi es la elección clara si necesita un socio tecnológico con conocimiento de la industria, profesionalidad y un compromiso con la innovación.

Brandon Puhlman

Fundador, bravo foxtrot

¿Listo para transformar su negocio con la IA?

Reserve su taller gratuito de IA de activación

Exploremos juntos sus oportunidades de IA de alto impacto en una sesión gratuita de medio día

Vea nuestros casos prácticos

Vea cómo hemos ofrecido resultados medibles para empresas como la suya