En un entorno donde las organizaciones buscan extraer el máximo valor de sus datos de soporte en AWS, los equipos operativos están explorando formas innovadoras de convertir los casos de soporte y eventos de salud en información procesable. Aunque las herramientas analíticas tradicionales proporcionan capacidades básicas de informes, se percibe una demanda creciente por soluciones más avanzadas que interpreten y analicen consultas en lenguaje natural sobre sus datos operativos.
La arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) se ha destacado en optimizar las respuestas de los modelos de lenguaje grandes mediante el uso de bases de conocimiento autorizadas, lo que mejora la precisión de las respuestas. Esta estrategia combina la búsqueda semántica con capacidades de recuperación de información, permitiendo interacciones más complejas y precisas con los datos.
Mientras que previamente se presentó una solución basada en RAG usando Amazon Q Business, se encontraron desafíos en el análisis numérico y las agregaciones precisas. Para superar estas limitaciones, se han desarrollado plugins personalizados que mejoran la analítica de soporte y la gestión de incidentes, integrando RAG con consultas de datos estructurados.
La arquitectura RAG es especialmente efectiva en la búsqueda de información relevante mediante coincidencias contextualizadas; sin embargo, su capacidad para realizar análisis complejos puede ser inexacta. Por ejemplo, al solicitar el recuento total de casos de soporte en febrero de 2025, un enfoque simple podría dar lugar a agregaciones incorrectas, mientras que un análisis estructurado ofrece resultados precisos y confiables.
La implementación de capacidades de consulta de datos estructurados permite realizar análisis más detallados. Esto es crucial en consultas complejas, como la clasificación de casos de soporte según su gravedad, donde métodos simples pueden no reflejar con precisión la severidad de los casos.
Además, el análisis multidimensional, que abarca combinaciones de cuentas y servicios a lo largo del tiempo, muestra la necesidad de fortalecer el análisis estructurado a través de la integración de plugins que potencien las capacidades de la solución actual. Esta estrategia permite correlacionar eficazmente casos de soporte con eventos de salud, mejorando la evaluación operativa en general.
Finalmente, el desarrollo de un marco sólido para el procesamiento de metadatos, que estructure e indexe los datos de soporte, es esencial para ofrecer análisis precisos. Mediante 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 resumen, al fusionar la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins, Amazon Q Business se posiciona como una plataforma poderosa para el análisis operativo, permitiendo a las entidades mejorar significativamente su rendimiento y respuesta ante incidentes.
