En un entorno donde las organizaciones intentan extraer el máximo valor de sus datos de soporte en AWS, los equipos operativos están buscando nuevas formas de convertir casos de soporte y eventos de salud en información útil. Aunque las herramientas analíticas tradicionales proporcionan funciones básicas de informes, los equipos necesitan soluciones más avanzadas que puedan interpretar y procesar consultas en lenguaje natural sobre sus datos operativos.

La arquitectura de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) se destaca al optimizar las salidas de modelos de lenguaje grandes, haciendo referencia a bases de conocimiento autorizadas para mejorar la precisión de las respuestas. Este método combina la búsqueda semántica con capacidades de recuperación de información, permitiendo interacciones más exactas con los datos.

Si bien un enfoque previo mediante RAG utilizando Amazon Q Business presentó una solución, surgieron desafíos en el análisis numérico preciso y las agregaciones. Para superar estas limitaciones, se han propuesto plugins personalizados que mejoran la analítica de soporte y la respuesta a incidentes, al fusionar la fuerza de RAG con consultas de datos estructurados.

La arquitectura RAG es efectiva para buscar información relevante mediante coincidencias contextualizadas, pero su capacidad para realizar análisis analíticos complejos puede ser inexacta. Por ejemplo, al determinar el número total de casos de soporte en febrero de 2025, un enfoque RAG puede dar lugar a errores en las agregaciones, a diferencia de un análisis estructurado que arroja resultados más fiables.

La implementación de capacidades de consulta de datos estructurados permite un análisis más riguroso. Esto es crucial en consultas complejas, como la distribución de casos de soporte según su gravedad, donde un enfoque simple puede no representar con precisión la severidad de los casos.

Además, el análisis multidimensional, que involucra combinaciones de cuentas y servicios a lo largo del tiempo, resalta la necesidad de fortalecer la estructura del análisis mediante la integración de plugins que amplían las capacidades de la solución existente. Esta estrategia permite correlacionar casos de soporte con eventos de salud, facilitando evaluaciones operativas más completas.

Finalmente, desarrollar un marco sólido para el procesamiento de metadatos, estructurando e indexando los datos de soporte, es esencial para ofrecer análisis precisos. Con la implementación de plugins para Amazon Q Business, las organizaciones pueden obtener información más exacta y contextualizada, lo cual apoya la toma de decisiones operativas y la resolución proactiva de problemas.

En resumen, al combinar la comprensión semántica de RAG con capacidades analíticas precisas mediante plugins, Amazon Q Business se convierte en una potente plataforma para el análisis operativo, permitiendo a las entidades mejorar significativamente su rendimiento y capacidad de respuesta ante incidentes.