En un entorno donde las organizaciones buscan maximizar el valor de sus datos de soporte en AWS, los equipos operativos están explorando nuevas formas de transformar los casos de soporte y eventos de salud en información práctica. Si bien las herramientas analíticas tradicionales ofrecen capacidades básicas de informes, las soluciones más avanzadas, capaces de procesar consultas en lenguaje natural, son cada vez más necesarias.
La arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) se ha posicionado como una solución destacada para optimizar las salidas de modelos de lenguaje extensos al referenciar bases de conocimiento autorizadas, mejorando la precisión de las respuestas. Esta metodología combina la búsqueda semántica y las capacidades de recuperación de información, facilitando interacciones más precisas con los datos.
Un artículo reciente introdujo una solución basada en RAG utilizando Amazon Q Business, pero identificó dificultades en el análisis numérico preciso y las agregaciones. Como respuesta a estos retos, se han propuesto plugins personalizados que mejoran la analítica de soporte y la respuesta a incidentes, fusionando la potencia de RAG con consultas de datos estructurados.
Si bien la arquitectura RAG sobresale en la búsqueda de información contextual, su destreza en llevar a cabo análisis analíticos complejos puede ser imprecisa. Por ejemplo, al solicitar el recuento total de casos de soporte en febrero de 2025, un enfoque RAG podría generar agregaciones erróneas, en contraste con un análisis estructurado que ofrece resultados acertados.
Implementar capacidades de consulta de datos estructurados permite realizar análisis más detallados. Esto es crucial en consultas más complejas, como la distribución de casos de soporte según la gravedad, donde un enfoque simplista puede no reflejar con precisión la severidad de los casos.
El análisis multidimensional, que implica combinaciones de cuentas y servicios a lo largo del tiempo, pone de manifiesto la necesidad de robustecer la estructura analítica mediante la integración de plugins que amplíen las capacidades de la solución actual. Este método permite correlacionar casos de soporte con eventos de salud, facilitando evaluaciones operativas más completas.
Finalmente, el desarrollo de un sólido marco de procesamiento de metadatos resulta esencial para estructurar e indexar los datos de soporte, proporcionando análisis exactos. A través de la implementación de plugins para Amazon Q Business, las organizaciones pueden obtener información más precisa y contextualizada, apoyando la toma de decisiones operativas y la resolución proactiva de problemas.
En conclusión, al fusionar la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins, Amazon Q Business se convierte en una potente plataforma para el análisis operativo, permitiendo a las entidades mejorar significativamente su rendimiento y su enfoque ante incidentes.
