Las empresas se enfrentan hoy a desafíos significativos al intentar gestionar y acceder a sus activos de datos, que frecuentemente están dispersos a lo largo de múltiples fuentes. Este panorama se complica aún más con la creciente complejidad que acompaña a la gestión de grandes volúmenes de información. Los métodos de búsqueda tradicionales muestran deficiencias al intentar proporcionar resultados comprensivos y contextuales, especialmente en escenarios que involucran datos no estructurados o consultas complejas. En la actualidad, es esencial que las soluciones de búsqueda no solo sean eficientes y precisas, sino también adaptables al rápido ingreso de nuevos activos de datos. Los usuarios demandan cada vez más la capacidad de buscar en todos los datos y aplicaciones de su organización y desean acceder a la información de procedencia de todos los documentos recuperados, incluyendo los metadatos asociados con los activos relevantes.
En respuesta a estas necesidades, surge una solución de búsqueda semántica impulsada por Inteligencia Artificial generativa. Esta innovadora herramienta promete permitir a los usuarios empresariales localizar de manera rápida y precisa los activos de datos relevantes, dispersos entre las diversas fuentes internas de la compañía. La clave de esta solución reside en la integración de modelos de lenguaje de gran escala alojados en Amazon Bedrock, combinados con un grafo de conocimiento construido en Amazon Neptune. Este sistema permite realizar búsquedas en lenguaje natural a través de documentos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), así como en tablas de data lake hospedadas en el catálogo de datos de AWS Glue y activos empresariales presentes en Amazon DataZone.
A través del uso de modelos basados en Amazon Bedrock, encargados de generar texto y realizar tareas lingüísticas, junto con los grafos de conocimiento que ofrecen razonamiento estructurado e inferencias, se ha creado un enfoque híbrido que conjuga lo mejor de ambos mundos. Esta estrategia permite a los modelos de lenguaje mantener su capacidad inductiva mientras vinculan su comprensión del lenguaje con un conocimiento de dominio bien estructurado y un razonamiento lógico robusto.
Este sistema no solo se integra con los catálogos de datos y repositorios existentes en las organizaciones, sino que también crea una capa semántica unificada y escalable a través de todo el entorno de datos. Esto, a su vez, mejora la disponibilidad de los datos a nivel empresarial, haciendo que la búsqueda interna sea tan accesible y sencilla como utilizar un motor de búsqueda de consumo, pero con la profundidad y especificidad que demandan los negocios actuales.
Gracias a la nueva solución, los usuarios tienen acceso a una aplicación que les permite ingresar consultas en lenguaje natural, ayudándoles a descubrir activos de datos con un entendimiento semántico que mejora significativamente la toma de decisiones, la eficiencia y la innovación organizacional. Esta herramienta promete liberar el potencial completo de los activos de datos empresariales, al tiempo que amplía las posibilidades de descubrimiento de datos y obtención de insights, llevando a nuevas alturas la capacidad de generar innovaciones a partir de los recursos existentes en las empresas.
