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泛娱乐与广告运营数据智能分析解决方案指南
借助生成式 AI 实现泛娱乐与广告行业营销数据、用户行为数据和媒体效果等数据的高效分析及洞察获取，为优化投放策略提供智能辅助。
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泛娱乐与广告运营数据智能分析解决方案指南
借助生成式 AI 实现泛娱乐与广告行业营销数据、用户行为数据和媒体效果等数据的高效分析及洞察获取，为优化投放策略提供智能辅助。
概览
概览
泛娱乐与广告行业涉及营销数据、用户行为数据、媒体效果数据等多维度复杂数据，需要服务于营销、内容、媒体等不同职能团队。内部数据分析需求不断增加，现有的 BI 系统和有限的数据分析人员难以快速响应。该解决方案指南基于大语言模型的强大自然语言处理能力，使非技术人员也可以通过自然语言进行数据查询和分析，无需掌握专业数据分析技能，提升决策效率。
泛娱乐与广告行业涉及营销数据、用户行为数据、媒体效果数据等多维度复杂数据，需要服务于营销、内容、媒体等不同职能团队。内部数据分析需求不断增加，现有的 BI 系统和有限的数据分析人员难以快速响应。该解决方案指南基于大语言模型的强大自然语言处理能力，使非技术人员也可以通过自然语言进行数据查询和分析，无需掌握专业数据分析技能，提升决策效率。
优势
优势
业务人员自助分析:非技术人员可以独立地对多维度营销、用户、媒体数据进行分析,无需依赖数据分析师。
满足临时需求:数据分析师可以快速响应不同业务角度的临时数据分析需求。
成本优化：使用 LLM 自动化处理重复性数据分析工作，减少人工成本。
应用场景
应用场景
快速分析营销活动数据,了解投放效果、目标客群变化等,优化营销策略。
分析媒体效果数据,发现投放效果,优化媒体组合和投放策略。
从数据中提取重要见解,并以自然语言的形式呈现,节省了手动编写报告的时间。
架构图及说明
查询被发送到 Amazon OpenSearch，根据嵌入式的现有历史记录检索前 k 个结果。
Amazon Lambda 将查询、提示和检索到的历史问答（少数样本）组合成一个提示，以调用部署在 Amazon SageMaker 上 的大语言模型。
查询被发送到嵌入模型以生成用于检索的嵌入。OpenSearch 使用 KNN 检索前 k 个问答对作为生成的示例。
Amazon Lambda 从数据库中提取 DDL 信息（包括列描述和表描述），然后组合成提示。
生成的 SQL 语句在数据源上运行并提供数据结果。
历史数据和提供的示例数据定期填充到 OpenSearch 中。
* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求（包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等，如适用）
架构图及说明
用户通过前端服务 (Streamlit) 在 Amazon ECS 上触发搜索请求。
ECS 将请求路由到 Amazon Lambda 函数，该函数连接到不同的后端服务。
查询被发送到 Amazon OpenSearch，根据嵌入式的现有历史记录检索前 k 个结果。
Amazon Lambda 将查询、提示和检索到的历史问答（少数样本）组合成一个提示，以调用部署在 Amazon SageMaker 上 的大语言模型。
查询被发送到嵌入模型以生成用于检索的嵌入。OpenSearch 使用 KNN 检索前 k 个问答对作为生成的示例。
Amazon Lambda 从数据库中提取 DDL 信息（包括列描述和表描述），然后组合成提示。
生成的 SQL 语句在数据源上运行并提供数据结果。
历史数据和提供的示例数据定期填充到 OpenSearch 中。
数据库管理员定期将问答示例提供到 Amazon DynamoDB 中。
* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求（包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等，如适用）
