Amazon Q Business es un asistente de IA generativa que simplifica el acceso a la información de tu organización: genera resúmenes, extrae insights y agiliza tareas.
Introducción
Los flujos de Retrieval Augmented Generation (RAG) permiten que los sistemas de IA combinen información relevante con modelos preentrenados, lo que mejora la precisión de sus respuestas. En AWS puedes configurar estos flujos de dos formas: armar tu propio pipeline a medida o apoyarte en los servicios totalmente administrados de AWS.
Los servicios administrados son fáciles de usar porque se encargan de la mayoría de las tareas complejas. Sin embargo, puede que no ofrezcan la flexibilidad necesaria para personalizar todo a tu medida. Si lo que buscas es una solución rápida y sin complicaciones, los servicios administrados son una excelente alternativa.
Como se indica en la Guía prescriptiva de AWS, AWS ofrece las siguientes herramientas administradas para apoyar los flujos de RAG:
- Knowledge Bases for Amazon Bedrock
- Amazon Q Business
- Amazon SageMaker Canvas
De estas, Amazon Q Business es la más recomendada para configuraciones de RAG totalmente administradas. Aun así, puede que no se ajuste a todos los casos. Conviene considerar otras opciones si:
- El servicio no está disponible en tu región de AWS y mover los datos no es viable.
- Tu flujo requiere personalizaciones específicas que Amazon Q Business no contempla.
- Necesitas conectarte a una base de datos existente o a un modelo de IA específico.
Primeros pasos
En este post te muestro cómo usar Amazon Q Business para interactuar con una base de conocimiento y con un sistema. Para una guía paso a paso, armé un workshop de Amazon Q Business que te ayudará a configurar y a usar la aplicación con facilidad.
El workshop muestra cómo la aplicación Q permite a los usuarios finales explorar las opciones del menú del almuerzo y reservar mesa de forma fluida. Además, demuestra cómo un usuario del sector bancario puede consultar información de FAQ desde un archivo cargado como fuente de datos y controlar las respuestas de la aplicación según ciertos temas.
Entorno del laboratorio
1. Configura el acceso de los usuarios
Primero, crea una identidad federada para el acceso de los usuarios. En este ejemplo usamos AWS IAM Identity Center.
Hecho esto, crea una aplicación Q y asigna a los usuarios desde el Identity Center. Después, ya puedes configurar tus bases de conocimiento.
2. Conecta las fuentes de datos
Amazon Q Business se puede conectar a distintas fuentes de datos: bases de datos, plataformas SaaS y más. En este ejemplo usamos Amazon S3, un web crawler y archivos cargados como fuentes de datos.
3. Interactúa con la aplicación Q
Entra a tu aplicación Q desde la URL desplegada, inicia sesión con el usuario que creaste antes y empieza a hacer preguntas sobre los datos que configuraste.
- "¿Cuándo recibiré la tarjeta de débito tras abrir una cuenta?"
- "¿Qué opciones tiene el menú del almuerzo?"
Si las respuestas no están en tus fuentes de datos, puedes cambiar a un modelo preentrenado para conocimiento general.
También puedes generar contenido —por ejemplo, plantillas de correo— directamente desde la aplicación.
- "Tu tarea es crear una plantilla de correo de recordatorio para los comensales que ya reservaron mesa para el menú especial del almuerzo del miércoles. Usa un lenguaje claro y profesional, con un formato adecuado que incluya una apertura, un resumen y viñetas. Asegúrate de que el correo sea fácil de entender y ofrezca un panorama conciso del contenido."
4. Controla el mensaje de respuesta
Personaliza la aplicación Q para que use modelos preentrenados cuando tu base de conocimiento no tenga la respuesta.
Por ejemplo, si preguntas "¿Qué es ChatGPT?" y no aparece en las fuentes de datos, la aplicación recurrirá al modelo preentrenado para responder.
También puedes controlar temas específicos mediante reglas que usen datos empresariales o bloqueen ciertas entradas.
Prueba con "¿Debería invertir en Bitcoin?" para ver en acción un mensaje de bloqueo personalizado.
5. Integra con sistemas de terceros
Amazon Q Business puede ejecutar tareas como crear tickets de Jira mediante plugins integrados. También puedes crear plugins personalizados para conectarte a tus propios sistemas definiendo las interacciones con esquemas de OpenAPI.
En este ejemplo puedes reservar mesa en un restaurante usando lenguaje natural. La aplicación arma la solicitud, la envía al servidor y devuelve la respuesta.
Luego, usa el ID de reserva para consultarla o cancelarla.
La aplicación generará las APIs adecuadas y las enviará al sistema por ti.
Conclusión
Amazon Q Business es una forma rápida y eficiente de armar un flujo de RAG totalmente administrado en AWS. Con sus conectores integrados a fuentes de datos, te olvidas de elegir modelos de embedding o de gestionar almacenes de embeddings. Además, admite la integración con sistemas de terceros, lo que amplía su funcionalidad. Por su configuración sencilla y sus funciones versátiles, Amazon Q Business ayuda a los equipos —sobre todo a los usuarios internos— a ganar productividad y a resolver de forma eficiente tareas repetitivas como soporte de IT, consultas de RR. HH. y más.
Para conocer las últimas actualizaciones, funciones y anuncios sobre Amazon Q, visita el blog oficial de AWS en Categoría: Amazon Q. Mantente al día sobre cómo Amazon Q puede potenciar tu productividad y tu experiencia con AWS."
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