De 70K a 2K Tokens: Optimizando la Generación de SQL con la Arquitectura RAG
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, resolvimos un reto frecuente en proyectos de inteligencia de negocio: cómo consultar esquemas SQL complejos sin enviar todo el esquema al modelo en cada petición. Nuestro cliente tenía m??s de 100 tablas y reglas de negocio específicas que eran imposibles de memorizar cada vez.
La solución fue implementar una arquitectura RAG usando Amazon Bedrock con Claude 3 como LLM y Qdrant como vector store. Antes de RAG el flujo que pasaba el esquema completo al modelo consumía aproximadamente 70,584 tokens por petición. Tras indexar el esquema en Qdrant y recuperar solo los fragmentos relevantes, el consumo se redujo a 1,906 tokens por petición, lo que supone un ahorro de coste significativo cuando se usan modelos de alto rendimiento.
Para poner cifras a la optimizaci??n: coste por petición usando el modelo especificado en Bedrock antes de RAG aproximadamente 0.017646 USD, y despu??s de RAG aproximadamente 0.0004765 USD. Ese ahorro permite escalar consultas inteligentes de SQL en producción sin que el coste por petición sea prohibitivo.
Resumen del enfoque y herramientas usadas: Docker para ejecutar Qdrant localmente, Qdrant para vectorizar el gran esquema SQL y realizar búsquedas semánticas r??pidas y baratas, Amazon Bedrock para invocar el LLM como Claude 3, y utilidades como ts-node para ejecutar scripts TypeScript. El proceso general incluy??: 1 Obtenci??n del DDL del esquema de la base de datos. 2 Creaci??n y configuraci??n de la colecci??n en Qdrant. 3 Generaci??n de embeddings con amazon.titan-embed-text-v1 y almacenamiento en Qdrant. 4 Recuperaci??n de contexto relevante con una b?squeda de vectores y composici??n del prompt optimizado. 5 Invocaci??n de Bedrock para generar la consulta SQL optimizada y lista para ejecutar.
Este flujo permite a equipos de desarrollo y analistas generar queries precisas sin conocer de memoria todas las tablas ni reglas, acelerando la entrega de soluciones de inteligencia de negocio y mejorando la productividad del equipo.
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