En un entorno donde la gestión de datos se ha convertido en un aspecto esencial para las empresas, el lenguaje SQL se posiciona como una herramienta fundamental. Sin embargo, su complejidad puede resultar un obstáculo para los usuarios que no cuentan con conocimientos técnicos, lo que plantea un reto considerable en el manejo de bases de datos. Ante esta situación, emerge la inteligencia artificial generativa como una solución innovadora que permite a estos usuarios crear consultas SQL a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Las herramientas que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) están diseñadas para traducir peticiones simples en consultas SQL efectivas. Sin embargo, estas no siempre funcionan de manera óptima, ya que requieren personalización para adaptarse a la estructura específica de las bases de datos de cada organización. Este proceso se complica por la variabilidad en los nombres de columnas y las métricas internas que utilizan las empresas.
Una de las soluciones más prometedoras para sortear estos inconvenientes es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta técnica permite enriquecer la comprensión contextual al incluir información sobre el esquema de las tablas y sinónimos de columnas, mejorando así la precisión en la generación de consultas. Amazon Bedrock se destaca como una plataforma eficaz para desarrollar aplicaciones de texto a SQL utilizando RAG, sumando las capacidades de modelos avanzados como Claude 3.5 de Anthropic y Amazon Titan.
Amazon Bedrock se presenta como un servicio completamente gestionado que ofrece acceso a diversos modelos de inteligencia artificial de empresas líderes en el sector. Permite construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa de forma segura y responsable, facilitando no solo la creación de consultas SQL, sino también un almacenamiento eficiente y una adecuada organización de la metadata necesaria.
La implementación de esta tecnología en el ámbito administrativo comienza con la creación de archivos JSON que contienen el esquema de las tablas y las configuraciones requeridas para el modelo de lenguaje. Estos archivos son cruciales, ya que detallan columnas y sinónimos que son esenciales para producir consultas SQL precisas. La plataforma de Amazon permite clasificar diferentes tipos de tablas y las integra en un sistema de búsqueda optimizado.
Los usuarios tienen la oportunidad de interactuar a través de una interfaz web diseñada con Streamlit, que simplifica la generación de consultas. Allí pueden seleccionar el esquema deseado y formular sus peticiones en lenguaje natural. Adicionalmente, cada interacción se almacena en Amazon S3, lo cual proporciona una herramienta invaluable para evaluar la efectividad del modelo y refinar los resultados en el futuro.
Esta nueva tecnología promete abrir las puertas a un espectro más amplio de usuarios, permitiendo que aquellos sin formación técnica interactúen de manera más eficiente con los datos. De este modo, las empresas pueden transformar su enfoque hacia la gestión de la información y la toma de decisiones basadas en datos, empoderando a un mayor número de personas para disfrutar de los beneficios de la analítica, sin requerir una especialización técnica.
