Las empresas dependen de información precisa y en tiempo real para tomar decisiones críticas. Sin embargo, permitir que usuarios no técnicos accedan a datos organizacionales sin habilidades técnicas sigue siendo un desafío. Text-to-SQL es una solución que cierra esta brecha al generar consultas precisas y específicas de esquema, lo que promueve la toma de decisiones más rápida y fomenta una cultura impulsada por datos.
Obtener respuestas determinísticas, es decir, resultados precisos y consistentes necesarios para operaciones como generar conteos exactos o informes detallados, es un problema recurrente en el uso de datos organizativos. Aunque la inteligencia artificial generativa ofrece varios enfoques para consultar datos, elegir el método adecuado es esencial para lograr precisión y fiabilidad.
Para investigar las mejores opciones para consultar datos utilizando inteligencia artificial generativa, se evalúan las siguientes metodologías:
Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es ideal para extraer puntos de vista de fuentes no estructuradas, como documentos. Aunque maneja diversos formatos de datos y proporciona respuestas narrativas, sus respuestas probables pueden variar, lo que lo hace inapropiado para consultas determinísticas, como la obtención de conteos exactos.
Inteligencia de Negocios Generativa (BI) se utiliza para obtener información de alto nivel y generar resúmenes. Aunque ofrece perspicacias narrativas que pueden ayudar en la toma de decisiones, carece de la precisión necesaria para consultas basadas en esquemas específicos.
Text-to-SQL, por otro lado, sobresale en la consulta de datos organizativos estructurados directamente desde esquemas relacionales. Proporciona resultados determinísticos y reproducibles para consultas específicas y dependientes de esquemas, lo que resulta ideal para operaciones precisas.
La solución se apoya en Amazon Nova, una nueva generación de modelos que facilitan la consulta de datos propietarios utilizando un lenguaje natural accesible para usuarios no técnicos. Integrado en Amazon Bedrock, este servicio permite a los desarrolladores experimentar y personalizar modelos generativos de manera segura y privada, sin preocuparse por la infraestructura.
La arquitectura de la solución incluye características fundamentales como la recuperación dinámica del esquema que permite generar consultas SQL precisas. Además, se encarga de ejecutar consultas en bases de datos organizacionales y formatear respuestas para que sean amigables al usuario.
En un contexto donde la precisión y consistencia son esenciales, Text-to-SQL se posiciona como la opción óptima para tareas operativas y consultas estructuradas. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia operativa, reduciendo la dependencia de recursos técnicos.
Para ilustrar su efectividad, el sistema puede responder a consultas como “¿Cuántos pacientes diagnosticados con diabetes visitaron clínicas en Nueva York el mes pasado?”, generando respuestas claras y directas.
Con esta funcionalidad, las empresas pueden empezar a experimentar con casos de uso de Text-to-SQL de manera práctica al implementar soluciones basadas en Amazon Bedrock, llevando el análisis de datos y la inteligencia empresarial a nuevas alturas.
vía: AWS machine learning blog
