En un entorno donde la maximización del valor de los datos de soporte es crucial para las organizaciones, los equipos operativos se dirigen cada vez más a soluciones innovadoras en AWS. Buscan transformar casos de soporte y eventos de salud en información procesable y significativa. Las herramientas analíticas tradicionales, aunque útiles, a menudo se quedan cortas en ofrecer soluciones avanzadas que puedan entender y procesar consultas en lenguaje natural sobre datos operativos.
Aquí es donde entra en juego la arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG). Este enfoque destaca por su capacidad para optimizar la salida de modelos de lenguaje grandes, referenciando bases de conocimiento autorizadas que mejoran significativamente la precisión de las respuestas. Al combinar la búsqueda semántica con capacidades avanzadas de recuperación de información, RAG permite interacciones más precisas y efectivas con los datos.
Sin embargo, un artículo anterior que introducía una solución basada en RAG utilizando Amazon Q Business reveló ciertos desafíos en el análisis numérico preciso y las agregaciones. Para superar estas barreras, se están proponiendo plugins personalizados. Estos permiten una mejora en la analítica de soporte y la respuesta a incidentes, al combinar la potencia de RAG con consultas de datos estructurados.
La Arquitectura RAG es efectiva al buscar información relevante mediante coincidencias contextualizadas, aunque puede fallar en análisis analíticos complejos. Por ejemplo, al requerir el conteo total de casos de soporte en febrero de 2025, RAG podría generar agregaciones incorrectas, mientras que un enfoque más estructurado ofrecería resultados precisos.
La capacidad de consulta de datos estructurados es esencial para un análisis riguroso, especialmente en consultas complejas, como la distribución de casos de soporte según la gravedad, donde un simple enfoque semántico podría no reflejar con exactitud la severidad de los casos.
Además, el análisis multidimensional, que involucra combinaciones de cuentas y servicios a lo largo del tiempo, subraya la necesidad de robustecer el análisis mediante la integración de plugins que expandan las capacidades de la solución actual. Esto permite correlacionar casos de soporte con eventos de salud, facilitando evaluaciones operativas más completas y precisas.
El desarrollo de un marco robusto para el procesamiento de metadatos, que estructure e indexe los datos de soporte, es fundamental para realizar análisis exactos. A través de plugins implementados en Amazon Q Business, las organizaciones pueden obtener información más precisa y contextualizada, apoyando mejor la toma de decisiones operativas y la resolución proactiva de problemas.
Combinando la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins, Amazon Q Business se posiciona como una plataforma poderosa para el análisis operativo. Esto permite a las entidades mejorar notablemente su rendimiento y enfoque ante incidentes.
