generative-bi-using-rag

用自然语言问数据,AWS上快速搭建智能BI助手

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 49 🐛 待处理 5 👀 关注 2 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
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GitHub 星标 ★ 177
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT-0许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

generative-bi-using-rag 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队aws-samples
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT-0许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT-0
主要语言Python
技术栈/模型llm,nlq,nlq-to-sql,rag,text-to-sql,text2sql
GitHub 星标★ 177
上线时间2024-03-12 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积5.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个关于如何利用亚马逊云科技(AWS)的生成式AI服务构建智能商业智能(BI)系统的解决方案指南。它主要解决传统BI工具交互复杂、无法自然语言查询数据的问题,通过结合Amazon Bedrock(大语言模型服务)和Amazon OpenSearch(向量数据库)实现RAG(检索增强生成)流程。核心能力包括:将用户的自然语言问题转换为SQL查询,从OpenSearch中检索相关业务元数据和历史问答,再由Bedrock生成准确回答,并支持多轮对话和可视化图表。项目提供完整的架构设计、代码示例和部署指引,帮助开发者快速在AWS上搭建生成式BI应用,降低数据分析和决策的门槛。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 177

技术标签

核心亮点

  • 提供完整的RAG架构设计,从数据接入到问答生成全链路覆盖
  • 代码示例丰富,包含Bedrock调用、OpenSearch检索和SQL生成等关键模块
  • 基于AWS原生服务,部署简单,适合云上快速验证

不足之处

  • 依赖AWS特定服务,迁移到其他云或本地环境成本高
  • 文档和社区支持尚不完善,早期项目示例可能不够全面

适用场景

  • 企业内部分析师用自然语言查询销售、运营数据
  • 快速构建内部知识库问答系统,结合业务文档
  • 作为AWS上生成式BI应用的参考架构和起点

替代项目

Vanna、Dataherald、LangChain SQL Agent

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