En el mundo del procesamiento del lenguaje natural y la gestión de bases de datos, la conversión de texto a SQL ha sido un reto constante. La complejidad se amplifica cuando se trata de consultas intrincadas y estructuras de bases de datos avanzadas. Sin embargo, una nueva solución innovadora ha surgido para abordar este desafío, aprovechando Amazon Bedrock y la API de Converse para simplificar el proceso.
Transformar consultas en lenguaje natural en declaraciones SQL podría revolucionar la interacción de empresas e instituciones con sus datos. Históricamente, la diversidad y complejidad de los esquemas de bases de datos han sido una barrera para obtener respuestas precisas. La reciente arquitectura permite que un agente interprete la consulta, planifique la ejecución, genere declaraciones SQL, se autocorrija en caso de errores y aprenda de sus ejecuciones, desarrollando así un entendimiento cohesivo con el tiempo.
Esta solución se basa en una función de AWS Lambda que orquesta la lógica del agente, el cual interactúa con Amazon DynamoDB para garantizar memoria a largo plazo y utiliza el Modelo Claude de Anthropic en Amazon Bedrock mediante la API de Converse. AWS Secrets Manager maneja los detalles de conexión a la base de datos y un servicio Amazon RDS alberga una base de datos de ejemplo llamada HR Database. La función Lambda se conecta a una nube privada virtual (VPC) y usa puntos finales de AWS PrivateLink para asegurar la privacidad del tráfico.
Los usuarios pueden comunicarse con el agente 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?”. La API de Converse facilita la creación de aplicaciones de conversación, permitiendo al agente decidir qué herramientas utilizar según el contexto.
Un elemento clave es el bucle de planificación, autocorrección y aprendizaje del agente. Durante la planificación, el agente traza un esquema de ejecución. En caso de olvidar un paso, lo revitaliza inyectándolo nuevamente en el sistema. Al ejecutar el plan, puede elegir diferentes herramientas y, ante errores en las consultas SQL, corregirse a sí mismo, incorporando el aprendizaje a una estructura de memoria jerárquica almacenada en DynamoDB.
Esta implementación ofrece a las empresas un acceso más intuitivo a la gestión de datos, potenciando la productividad y la toma de decisiones basadas en datos. La metodología demuestra cómo la tecnología puede superar las barreras entre el lenguaje natural y las consultas estructuradas, marcando un avance significativo en el ámbito de la inteligencia empresarial.
