游戏行业

基于生成式 AI 游戏运营分析解决方案指南

借助生成式 AI,让业务人员可以使用自然语言对游戏运营数据进行分析,提高效率。

游戏行业

基于生成式 AI 游戏运营分析
解决方案指南

借助生成式 AI,让业务人员可以使用自然语言对游戏运营数据进行分析,提高效率。

概览

概览

在游戏数据分析场景下,游戏运营人员,开发策划人员需要从历史用户事件信息中获得洞察,复杂的表结构和字段含义定义,导致业务团队只能依赖对表和字段结构熟悉的数据团队编写 SQL 才能实现个性化的统计分析查询,效率低下。亚马逊云科技面对该场景打造基于生成式 AI 的游戏运营分析解决方案指南,该解决方案指南,借助生成式 AI 技术自然语言处理能力为业务用户提供对话窗口,用户可以直接使用自然语言提出数据分析任务请求,方案将理解用户意图,并生成合适的 SQL 查询语句,辅助用户进行数据探索和个性化指标查询。该指南基于 Amazon BedrockAmazon RedshiftAmazon QuickSight 等服务构建。

在游戏数据分析场景下,游戏运营人员,开发策划人员需要从历史用户事件信息中获得洞察,复杂的表结构和字段含义定义,导致业务团队只能依赖对表和字段结构熟悉的数据团队编写 SQL 才能实现个性化的统计分析查询,效率低下。亚马逊云科技面对该场景打造基于生成式 AI 的游戏运营分析解决方案指南,该解决方案指南,借助生成式 AI 技术自然语言处理能力为业务用户提供对话窗口,用户可以直接使用自然语言提出数据分析任务请求,方案将理解用户意图,并生成合适的 SQL 查询语句,辅助用户进行数据探索和个性化指标查询。该指南基于 Amazon BedrockAmazon RedshiftAmazon QuickSight 等服务构建。

优势

优势

自然语言提问

用户使用业务语言直接提问,无需查找参考数据表结构信息,无需业务用户掌握 SQL 技能。

数据分析知识导入

支持导入常见 SQL 模板,特殊业务指标计算公式,支持动态提示词,借助 RAG 实现较高 SQL 生成与查询精度。

灵活模型配置

用户可以进行生成式 AI 基础模型的灵活选择,以及提示词自定义及优化。

架构图及说明

基于生成式 AI 游戏运营分析解决方案指南架构图
第 1 步

用户通过托管在 Amazon ECS web UI 访问系统并用自然语言提出数据查询请求。

第 2 步

Amazon ECS 将请求路由到不同的 Amazon Lambda 后端服务。

第 3 步

Amazon OpenSearch 接受查询请求,从历史查询问题的词嵌入中找到向量距离最近的相似问题。

第 4 步

Lambda 将用户查询问题,及历史 Q/A 等信息组装为提升词,调用 Amazon Bedrock 托管或 Amazon SageMaker 部署的大语言模型。

第 5 步

OpenSearch 将用户提出的问题请求,使用词嵌入模型进行向量化,并使用 KNN 算法获取相近问题作为生成参考。

第 6 步

Lambda 获取数据表 DDL 信息(包括:字段描述,表描述), 并将信息附加提示词内。

第 7 步

执行生成的 SQL 并获取查询结果,并使用大语言模型给出分析建议和图形化展示建议。

第 8 步

DBA 定期将常用 Q/A 样例补充到 Amazon DynamoDB 用于后续查询优化。

第 9 步

用户将常用的大语言模型生成的 SQL 配置到自定义看版用户日常的业务场景使用。

架构图及说明

游戏对话式AI解决方案指南架构图
第 1 步

用户通过托管在 Amazon ECS web UI 访问系统并用自然语言提出数据查询请求。

第 2 步

Amazon ECS 将请求路由到不同的 Amazon Lambda 后端服务。

第 3 步

Amazon OpenSearch 接受查询请求,从历史查询问题的词嵌入中找到向量距离最近的相似问题。

第 4 步

Lambda 将用户查询问题,及历史 Q/A 等信息组装为提升词,调用 Amazon Bedrock 托管或 Amazon SageMaker 部署的大语言模型。

第 5 步

OpenSearch 将用户提出的问题请求,使用词嵌入模型进行向量化,并使用 KNN 算法获取相近问题作为生成参考。

第 6 步

Lambda 获取数据表 DDL 信息(包括:字段描述,表描述), 并将信息附加提示词内。

第 7 步

执行生成的 SQL 并获取查询结果,并使用大语言模型给出分析建议和图形化展示建议。

第 8 步

DBA 定期将常用 Q/A 样例补充到 Amazon DynamoDB 用于后续查询优化。

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