Amazon ha lanzado su nuevo asistente inteligente Amazon Q Business, una herramienta de inteligencia artificial generativa totalmente gestionada, diseñada para ayudar a las empresas a maximizar el valor de sus datos y conocimientos. Este asistente ofrece la capacidad de encontrar respuestas a preguntas, generar resúmenes y contenido, y completar tareas utilizando la información almacenada en diversas fuentes de datos y sistemas empresariales de la compañía.
Una característica clave de Amazon Q son los conectores de fuente de datos nativos que integran y indexan contenido de múltiples repositorios en un índice unificado. Esto permite al modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) de Amazon Q proporcionar respuestas precisas y bien redactadas. Los conectores actúan como un puente, sincronizando contenido de sistemas dispersos como Salesforce, Jira y SharePoint, y centralizándolo para habilitar el entendimiento y la generación de lenguaje natural de Amazon Q.
Los clientes destacan que Amazon Q Business se conecta de manera segura a más de 40 fuentes de datos, ofreciendo mayor visibilidad en el ciclo de vida del procesamiento de documentos durante los trabajos de sincronización. Han expresado el deseo de conocer el estado de cada documento que intentaron rastrear e indexar, así como la habilidad para solucionar problemas en caso de que ciertos documentos no proporcionen las respuestas esperadas. Además, demandan acceso a metadatos, marcas de tiempo y listas de control de acceso (ACLs) de los documentos indexados.
En respuesta a estas necesidades, Amazon anunció una nueva característica en Amazon Q Business que mejora significativamente la visibilidad en las operaciones de sincronización de fuentes de datos. La última actualización incorpora un informe detallado a nivel de documento en el historial de sincronización, proporcionando a los administradores detalles granulares del estado de indexación, metadatos y detalles de ACL para cada documento procesado durante un trabajo de sincronización. Esta mejora permite a los administradores investigar y resolver problemas de ingestión o acceso rápidamente.
El proceso de sincronización de datos en Amazon Q Business se puede desglosar en tres etapas principales: rastreo, sincronización e indexación. Durante la etapa de rastreo, el conector se conecta a la fuente de datos y extrae documentos según el alcance de la sincronización definido. Luego, estos documentos se sincronizan con Amazon Q Business y, finalmente, son indexados para ser buscables dentro del entorno de Amazon Q.
Los informes detallados a nivel de documento incluyen información clave como el estado consolidado del documento (éxito, fallo o omitido), mensajes de error, ACLs y metadatos. Este nivel de detalle permite a los administradores realizar consultas específicas en Amazon CloudWatch para solucionar problemas relacionados con la inexistencia de información relevante o para ajustar los periodos de relevancia de los documentos.
Por ejemplo, un gerente de fondos mutuos que utilice Amazon Q Business para la recuperación de conocimientos e información podría enfrentar respuestas como «Lo siento, no pude encontrar información relevante para completar su solicitud». Con la nueva funcionalidad de informes, el administrador podría investigar si el documento estaba adecuadamente indexado y si el gerente tenía los permisos necesarios para acceder a la información.
Esta actualización es significativa para las empresas que buscan optimizar el uso de Amazon Q Business, asegurando que las respuestas generadas se basen en la información más reciente y relevante, mejorando así la precisión y eficacia del sistema. La empresa invita a los interesados a explorar más sobre Amazon Q Business a través de su guía de inicio y configuraciones recomendadas para conectores de datos.
vía: AWS machine learning blog
