الذكاء الاصطناعي في التحليلات: Bedrock يحوّل الأسئلة إلى SQL

عرضت AWS كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي على Amazon Bedrock لتحويل أسئلة الأعمال تلقائيًا إلى استعلامات SQL، بما يتيح للشركات الحصول على إجابات بسرعة ودون الحاجة إلى تدخّل المحللين.

ما هو Text-to-SQL ولماذا نحتاج إليه؟

Text-to-SQL شبكة عصبية تحوّل الأسئلة المكتوبة بلغة عادية (بالروسية في المصدر) إلى استعلامات SQL. وتشرح AWS المشكلة ببساطة: حتى الشركات ذات القدرات التحليلية القوية تصطدم بطابور الانتظار أمام المحللين أو بحدود لوحات المعلومات الجاهزة. ويعالج Text-to-SQL هذه المشكلة للشركات التي تملك البيانات لكنها لا تملك وصولًا سريعًا إلى الإجابات.

لماذا نحتاج إلى

Text-to-SQL ما دامت هناك أدوات BI ولوحات المعلومات؟ حتى لوحات المعلومات الجاهزة لا تغطي كل أسئلة العمل. فالمستخدمون يصطدمون إما بطابور المحللين أو بحدود التقارير القائمة. وإذا كان السؤال يتطلب عمليات join أو تقسيمات زمنية، فلا بد من متخصص. أما Text-to-SQL فيؤتمت السلسلة كاملة: السؤال ← SQL ← الإجابة.

كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة استعلامات SQL؟

اقترحت AWS بنية تقوم فيها نماذج Amazon Bedrock بتحويل أسئلة الأعمال المكتوبة بلغة عادية إلى استعلامات SQL، ثم تعيد النتيجة بصيغة مفهومة.

لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي في التحليلات؟

في الشركات التي تملك البيانات، يصطدم المستخدمون بطابور المحللين أو بحدود لوحات المعلومات الجاهزة. وإذا تجاوز السؤال حدود التقرير المُعَدّ مسبقًا، تجد الشبكة العصبية الإجابة بنفسها دون إجراء join يدوي ودون تحليل يدوي.