🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊全球退货与再商业(WWRR)组织近期推出Returns & ReCommerce Data Assist (RRDA)生成式AI解决方案，该系统通过Amazon Bedrock Agents将自然语言问题转化为已验证的SQL查询，并进一步整合Amazon Q in QuickSight实现数据可视化功能。该解决方案显著提升了非技术用户的数据访问能力，目前系统已集成50多个专业Q主题配置，支持”显示美国过去6个月退货商品数量”等自然语言指令直接生成可视化图表。
RRDA采用双路径架构：SQL生成路径和可视化路径。系统通过意图识别(SHOW_METRIC)和领域分类(如退货处理、促销)自动路由用户请求，使用向量搜索和Amazon Titan Text Embeddings V2模型从知识库中检索最匹配的Q主题，准确率达90%。每日通过AWS Step Functions自动更新Q主题元数据，确保系统持续学习用户交互数据。
💡 核心要点
- 系统集成50+专业Q主题配置，支持自然语言直接生成可视化
- 采用Amazon Titan Text Embeddings V2模型实现90%的Q主题匹配准确率
- 每日自动更新知识库，通过DescribeTopic和ListTopicReviewedAnswers API收集用户验证数据
- 支持”显示指标”、”比较分析”等6种标准化问题模板
- 将用户查询响应时间缩短至平均3秒
📌 情报分析
技术价值：极高 – 创新性地结合SQL生成与可视化分析，采用意图识别+领域分类双系统架构，解决企业BI环境中的长尾分析难题。
商业价值：高 – 显著降低数据分析门槛，预计可节省业务用户80%的数据获取时间，但当前仅限亚马逊内部使用，商业潜力待验证。
趋势预测：高 – 生成式BI将成为企业标配，该方案展示的”检索-生成”架构和自动化元数据管理将成为行业参考标准。