Agentes de IA: Unificando Datos Estructurados y No Estructurados con Amazon Q Plugins

En un contexto donde las organizaciones buscan maximizar el valor de sus datos de soporte en AWS, los equipos operativos están explorando maneras de transformar casos de soporte y eventos de salud en información procesable. A pesar de que las herramientas analíticas tradicionales pueden ofrecer capacidades básicas de informes, los equipos requieren soluciones más sofisticadas que comprendan y procesen consultas en lenguaje natural sobre sus datos operativos.

La arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG, por sus siglas en inglés) destaca en la optimización de las salidas de modelos de lenguaje grandes al referenciar bases de conocimiento autorizadas, que pueden mejorar la precisión de las respuestas. Este enfoque combina la búsqueda semántica y capacidades de recuperación de información, permitiendo interacciones más precisas con los datos.

Mientras que un artículo anterior introducía una solución basada en RAG utilizando Amazon Q Business, surgieron desafíos en el análisis numérico preciso y las agregaciones. Para superar estas limitaciones, se proponen plugins personalizados que mejoran la analítica de soporte y la respuesta a incidentes, combinando la fuerza de RAG con consultas de datos estructurados.

La arquitectura RAG destaca en la búsqueda de información relevante a través de coincidencias contextualizadas, pero su capacidad para realizar análisis analíticos complejos puede resultar inexacta. Por ejemplo, al solicitar el recuento total de casos de soporte en febrero de 2025, un enfoque RAG puede dar lugar a agregaciones erróneas en comparación con un análisis estructurado que devuelve resultados precisos.

Al implementar capacidades de consulta de datos estructurados, se puede realizar un análisis más riguroso. Esto es esencial en consultas más complejas, como la distribución de casos de soporte según la gravedad, donde el enfoque simple puede no ofrecer una representación precisa de la severidad de los casos.

Además, el análisis multidimensional, que involucra combinaciones de cuentas y servicios a través del tiempo, refleja la necesidad de robustecer la estructura del análisis mediante la integración de plugins que amplían las capacidades de la solución existente. Este enfoque permite correlacionar casos de soporte con eventos de salud, facilitando evaluaciones operativas más completas.

Por último, el desarrollo de un marco sólido de procesamiento de metadatos, que estructure y indexe los datos de soporte, resulta crucial para ofrecer análisis exactos. A través de la implementación de plugins para Amazon Q Business, las organizaciones pueden obtener información más precisa y contextualizada, lo que apoya la toma de decisiones operativas y la resolución proactiva de problemas.

En definitiva, al combinar la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins, Amazon Q Business se transforma en una plataforma poderosa para el análisis operativo, permitiendo a las entidades mejorar significativamente su rendimiento y enfoque ante incidentes.
vía: AWS machine learning blog