En un esfuerzo constante por optimizar el valor extraído de los datos de soporte en AWS, las organizaciones están explorando maneras innovadoras de transformar casos de soporte y eventos de salud en información procesable. Aunque las herramientas analíticas tradicionales ofrecen capacidades básicas de informes, los equipos operativos exigen soluciones más avanzadas capaces de entender y procesar consultas en lenguaje natural sobre sus datos.
La arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) se ha posicionado como una solución destacada en la mejora de modelos de lenguaje grandes, al referenciar bases de conocimiento autorizadas. Esto permite una interacción más precisa con los datos mediante la combinación de búsqueda semántica y capacidades avanzadas de recuperación de información.
El uso de RAG, introducido previamente con Amazon Q Business, ha presentado retos en cuanto a la precisión analítica, especialmente en análisis numéricos y de agregaciones. Para superar estas limitaciones, se han propuesto plugins personalizados que potencian las capacidades de análisis de soporte y respuesta a incidentes, combinando RAG con consultas de datos estructurados.
La capacidad de RAG para manejar consultas complejas, como el recuento total de casos de soporte en periodos específicos, puede quedarse corta en precisión si se compara con enfoques basados en datos estructurados. Este tipo de análisis detallado es esencial, especialmente en consultas más complejas, como la distribución de casos por gravedad, donde un enfoque semántico simple puede no ofrecer los resultados más precisos.
Además, el análisis multidimensional, que involucra combinaciones temporales de cuentas y servicios, muestra la necesidad de fortalecer la estructura analítica mediante plugins que ampliarán las capacidades actuales. Esto facilita la correlación de casos de soporte con eventos de salud, permitiendo evaluaciones más completas de las operaciones.
Implementar un marco robusto de procesamiento de metadatos para estructurar e indexar datos de soporte es crucial para realizar análisis precisos. Los plugins para Amazon Q Business proporcionan a las organizaciones información más exacta y contextualizada, apoyando tanto la toma de decisiones operativas como la resolución proactiva de problemas.
Al final, la combinación de la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins convierte a Amazon Q Business en una plataforma poderosa para el análisis operativo, mejorando significativamente el rendimiento y el enfoque de las entidades ante incidentes.
