En un escenario donde las organizaciones buscan maximizar el valor de sus datos de soporte en AWS, los equipos operativos están explorando nuevos métodos para transformar casos de soporte y eventos de salud en información accionable. Aunque las herramientas analíticas convencionales ofrecen capacidades básicas de informes, la creciente demanda de soluciones más avanzadas impulsa una evolución hacia sistemas que procesen consultas en lenguaje natural sobre datos operativos.
Es en este contexto que la arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG, por sus siglas en inglés) cobra protagonismo, al optimizar las salidas de modelos de lenguaje en grande escala al referenciar bases de conocimiento autorizadas. Este enfoque une búsqueda semántica con capacidades de recuperación de información, proporcionando interacciones más precisas con los datos.
Sin embargo, en el proceso de implementación de RAG a través de Amazon Q Business, surgieron desafíos significativos relacionados con el análisis numérico preciso y las agregaciones complejas. Para contrarrestar estas limitaciones, se proponen plugins personalizados que mejoran tanto la analítica de soporte como la respuesta a incidentes, fusionando la fuerza de RAG con la potencia de las consultas de datos estructurados.
La arquitectura RAG, aunque eficiente en la búsqueda contextualizada de información, presenta dificultades para realizar análisis analíticos complejos con precisión. Un ejemplo ilustrativo es la solicitud de un recuento total de casos de soporte durante febrero de 2025, donde RAG podría generar resultados agregados erróneos en comparación con los obtenidos a través de análisis estructurados.
Incorporar capacidades de consulta para datos estructurados permite un análisis más riguroso y preciso. Esto es vital para abordar consultas complejas, como la distribución de casos de soporte según su gravedad, donde un enfoque simplista podría no capturar correctamente la severidad.
Asimismo, el análisis multidimensional, que combina cuentas y servicios a través del tiempo, resalta la necesidad de fortalecer la estructura analítica mediante la integración de plugins. Este enfoque ampliado permite una correlación efectiva entre casos de soporte y eventos de salud, facilitando evaluaciones operativas integrales.
Finalmente, la creación de un marco robusto de procesamiento de metadatos que estructure e indexe los datos de soporte se vuelve esencial para ofrecer análisis precisos. Con plugins para Amazon Q Business, las organizaciones pueden acceder a información más contextualizada y precisa, mejorando así la toma de decisiones operativas y la resolución proactiva de problemas.
En resumen, la conjugación de la comprensión semántica proporcionada por RAG con análisis precisos a través de plugins posiciona a Amazon Q Business como una plataforma fundamental para el análisis operativo, elevando el rendimiento organizacional y la gestión de incidentes a nuevos niveles de eficiencia.
