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Retail BI

Amazon Bedrock 为利用大模型构建生成式 AI 应用提供全面、便捷与安全的解决方案。了解如何通过 Amazon Bedrock，为您创建业务解决方案。
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Retail BI

快速进行数据分析，获取消费者行为与市场趋势洞察，是零售行业保持竞争力的关键。 在这个示例中，您将看到如何通过 Amazon Bedrock ，构建基于生成式 AI 的智能数据分析助手，帮助您通过自然语言快速生成 SQL 代码 (Text2SQL)，实现数据查询的随需随用，大幅提升数据分析效率。

优势

Retail GenBI 通过大语言模型及 RAG 架构，理解您提出的问题，将其分解成可执行的计划，并生成相应的 SQL 代码进行查询，最后反馈可视化的数据结果。

通过增强检索架构 (RAG) 存储入库，帮助系统提升准确度及稳定性。

可以对返回的数据结果进行一定程度的可视化设置，生成理想的图表形式，并下载保存。

大模型将首先理解您的问题，并将其拆分成若干项具体而明确的子任务。之后大模型会对每项子任务生成 SQL 代码并执行，并返回所有结果。

操作步骤

操作步骤

1. 选择数据集

1. 选择数据集

下一步
  • 点击“开始探索”
  • 进入操作界面，点击橙色开始配置按钮
  • 第一步：选择订单作为目标数据集
下一步

2. 选择大模型

2. 选择大模型

上一步
下一步
  • 点击下拉列表选择大模型

3. 生成 SQL 代码及解释

3. 生成 SQL 代码及解释

上一步
下一步
  • 在对话框输入问题，即可生成对数据集的 SQL 代码及解释
  • 点击右上角“结果已生成返回查看”按钮，结果已输出在对话框里

4. 开启 RAG 增强、结果可视化

4. 开启 RAG 增强、结果可视化

上一步
下一步
  • 点击选中左侧“开启 RAG 增强”、“结果可视化”，跳转查看技术架构
  • 点击右上角“结果已生成返回查看”按钮，增强的结果已输出在对话框里

5. 选择可视化展示样式

5. 选择可视化展示样式

上一步
下一步
  • 查看可视化结果，可选三种样式展示：表格、折线图、柱状图，可下载

6. 复杂任务拆解

6. 复杂任务拆解

上一步
  • 识别复杂任务并拆分执行
上一步

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