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Desarrollando un Asistente Conversacional de Datos, Parte 2: Integrando Inteligencia Empresarial Generativa con Amazon Q en QuickSight

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Elena Digital López

Amazon sigue avanzando en el ámbito de la inteligencia artificial generativa con el desarrollo de su asistente de datos, el Returns & ReCommerce Data Assist (RRDA). Esta innovadora herramienta está diseñada para facilitar el acceso a datos complejos dentro de su organización de Worldwide Returns & ReCommerce (WWRR), permitiendo a los usuarios técnicos transformar preguntas en lenguaje natural en consultas SQL validadas.

El RRDA busca ir más allá de las consultas técnicas, proporcionando a los usuarios empresariales la capacidad de visualizar tendencias y patrones sin necesidad de interactuar directamente con los resultados SQL. La clave para lograrlo ha sido integrar Amazon Q en QuickSight. Esta integración permite convertir preguntas simples y naturales, como “Muéstrame cuántos artículos fueron devueltos en EE.UU. durante los últimos seis meses”, en visualizaciones de datos significativas y detalladas.

El sistema del RRDA utiliza un sofisticado mecanismo para clasificar las intenciones y dominios de las consultas. Esto le permite determinar si una solicitud requiere simplemente mostrar métricas o generar código SQL, dirigiéndola automáticamente hacia la integración con Amazon Q en QuickSight. Además, clasifica el dominio empresarial de cada consulta para asegurar que las búsquedas estén enfocadas y sean precisas.

La recuperación y selección de temas Q es otro aspecto fundamental del proceso. Utilizando un modelo de aprendizaje automático, el asistente evalúa la capacidad de los temas para responder eficazmente a preguntas específicas, mejorando así la precisión y experiencia del usuario. Esto es posible gracias a una búsqueda semántica avanzada que optimiza la calidad de las respuestas.

Uno de los desafíos más significativos es asegurar que las preguntas formuladas por los usuarios estén estructuradas de manera óptima para el procesamiento por Amazon Q. Aquí es donde entra en juego la API Converse de Amazon Bedrock, que reorganiza y reconfigura las preguntas manteniendo su contexto original, pero formateadas para una eficaz interpretación por QuickSight.

Estas mejoras no solo optimizan la experiencia de usuario, sino que también aumentan la eficiencia en el flujo de trabajo, minimizando el tiempo necesario para obtener visualizaciones precisas y útiles. Con una base de datos que se actualiza diariamente, el sistema asegura la relevancia y precisión de sus respuestas, integrando continuamente preguntas validadas por expertos para enriquecer su base de conocimientos.

Con estos desarrollos, Amazon se posiciona a la vanguardia de la tecnología de asistencia de datos, prometiendo un futuro en el que las decisiones empresariales se puedan tomar de manera más rápida y precisa. La herramienta RRDA, apoyada por el feedback continuo de sus usuarios, promete convertirse en un aliado esencial en la toma de decisiones estratégicas.

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