Mit Amazon Bedrock und einem LLM SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache generieren – eine innovative Lösung für verbesserte Anwendererfahrung.
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Imperva Cloud WAF schützt Hunderttausende von Websites vor Cyberbedrohungen und blockiert täglich Milliarden von Sicherheitsereignissen
- Verbesserung der Benutzererfahrung einer Anwendung zur Erkundung von Daten durch den Einsatz eines großen Sprachmodells (LLM)
- Verwendung von Amazon Athena zum Abrufen von Daten aus einem Data Lake
- Einsatz von Amazon Bedrock für Experimente und Bereitstellung von hochwertigen Ergebnissen
- Konstruktion von SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache mithilfe eines LLM und einer datenwissenschaftlichen Herangehensweise
Ganzen Artikel lesen:https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/imperva-optimizes-sql-generation-from-natural-language-using-amazon-bedrock/
KI-Update in Kurzform:
Der Artikel beschreibt, wie Imperva Cloud WAF mit Hilfe von Amazon Athena die Benutzererfahrung einer Anwendung zur Datenexploration verbessert hat. Durch die Verwendung eines großen Sprachmodells konnten mehrere Suchfelder durch ein einzelnes Freitextfeld ersetzt werden, um Suchanfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen.
Die Anwendung nutzt Daten aus einem Data Lake, um komplexe Suchanfragen zu verarbeiten und Insights in verständliche Charts umzuwandeln. Amazon Bedrock bietet eine Lösung, um hochperformante Modelle für generative KI-Anwendungen zu nutzen, und ermöglicht schnelle Experimente mit verschiedenen Modellen. Durch die Verwendung von Datenwissenschaftsmethoden konnten Qualitätsmetriken für die SQL-Abfragen generiert und die Anwendung kontinuierlich verbessert werden.
Die Autoren zeigen, wie sie SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache konstruieren und die Anwendung mithilfe von Amazon Bedrock erfolgreich implementieren. Das Vorgehen kann auch auf andere LLM-basierte Anwendungen angewendet werden und bietet eine effektive Möglichkeit, komplexe Datenbankabfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen.
