Desarrollar capacidades sólidas de conversión de texto a SQL representa un desafío crucial en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la gestión de bases de datos. Esta complejidad aumenta especialmente al tratar con consultas complejas y estructuras de bases de datos elaboradas. Recientemente, se ha presentado una solución innovadora que, junto con un código de implementación personalizada, utiliza Amazon Bedrock y la API de Converse para simplificar esta conversión.
La capacidad de traducir consultas en lenguaje natural a declaraciones SQL puede transformar radicalmente la forma en que las empresas e instituciones interactúan con los datos. Sin embargo, la variedad y complejidad de los esquemas de bases de datos han dificultado históricamente que los usuarios obtengan respuestas precisas. La nueva arquitectura presentada permite que un agente comprenda la consulta, planifique la ejecución, genere las declaraciones SQL correspondientes, se autocorrija en caso de error y aprenda de su propia ejecución para mejorar con el tiempo. A lo largo del tiempo, este agente logra desarrollar un entendimiento cohesivo sobre cómo responder eficazmente a las consultas.
La solución se basa en una función de AWS Lambda que implementa la lógica del agente, el cual se comunica con Amazon DynamoDB para retener memoria a largo plazo y utiliza el Modelo Claude de Anthropic en Amazon Bedrock a través de la API de Converse. Además, se hace uso de AWS Secrets Manager para manejar los detalles de conexión a la base de datos y del servicio Amazon RDS, que alberga una base de datos de ejemplo llamada HR Database. Esta función Lambda está conectada a una nube privada virtual (VPC) y se comunica a través de puntos finales de AWS PrivateLink, garantizando que el tráfico permanezca privado.
Los usuarios pueden interactuar con el agente a través de la función Lambda, formulando preguntas en lenguaje natural como «¿Cuántos empleados hay en cada departamento de cada región?» o «¿Cuál es la distribución de empleados por género en cada región?”.
El agente utiliza la API de Converse para crear aplicaciones de conversación, permitiendo características poderosas como el uso de herramientas. A través de la API, el agente puede decidir qué herramienta usar según el contexto de la conversación, facilitando la ejecución de consultas SQL.
Otro aspecto destacado del agente es su bucle de planificación, autocorrección y aprendizaje a largo plazo. En la fase de planificación, el agente desarrolla un esquema de ejecución para la tarea y, si olvida alguno de los pasos, puede revitalizar ese plan inyectándolo nuevamente en la sección del sistema. Al ejecutar su plan, el agente puede decidir usar diferentes herramientas disponibles, y en caso de errores en las consultas SQL, puede corregirse a sí mismo e incorporar ese aprendizaje en su estructura de memoria jerárquica, almacenando lecciones en DynamoDB.
Por último, la implementación de esta solución ofrece a las empresas una manera más intuitiva de acceder y gestionar datos, abriendo nuevas oportunidades para la productividad y la toma de decisiones basadas en datos. La metodología presentada demuestra cómo la tecnología puede ayudar a superar las barreras entre el lenguaje natural y las consultas estructuradas, lo que puede llevar a un avance significativo en el ámbito de la inteligencia empresarial.
vía: AWS machine learning blog
