Amazon Q Business è un assistente di AI generativa che semplifica l'accesso alle informazioni aziendali: genera riepiloghi, estrae insight e rende più snelle le attività quotidiane.
Introduzione
I flussi di Retrieval Augmented Generation (RAG) consentono ai sistemi di AI di integrare informazioni pertinenti con modelli pre-addestrati, migliorando l'accuratezza dei risultati. Su AWS è possibile configurare questi flussi in due modi: realizzando una pipeline personalizzata oppure affidandosi ai servizi completamente gestiti di AWS.
I servizi gestiti sono semplici da utilizzare perché si occupano della maggior parte delle attività più complesse. Tuttavia, potrebbero non offrire la flessibilità necessaria per personalizzare ogni dettaglio in base alle esigenze specifiche. Se cerca una soluzione rapida e priva di complicazioni, i servizi gestiti rappresentano un'ottima scelta.
Come indicato nella AWS Prescriptive Guidance, AWS mette a disposizione i seguenti strumenti gestiti per supportare i flussi RAG:
- Knowledge Bases for Amazon Bedrock
- Amazon Q Business
- Amazon SageMaker Canvas
Tra questi, Amazon Q Business è quello più indicato per configurazioni RAG completamente gestite. Non è però adatto a ogni scenario: conviene valutare alternative se:
- Il servizio non è disponibile nella sua region AWS e non è possibile spostare i dati.
- Il flusso di lavoro richiede personalizzazioni che Amazon Q Business non supporta.
- È necessario connettersi a un database già esistente o a un modello di AI specifico.
Per iniziare
In questo articolo le mostrerò come utilizzare Amazon Q Business per interagire con una knowledge base e con un sistema. Per una guida passo passo ho realizzato un workshop su Amazon Q Business che la aiuterà a configurare e utilizzare l'applicazione senza difficoltà.
Il workshop mostra come l'applicazione Q permetta agli utenti finali di esplorare le opzioni del menu pranzo e prenotare un tavolo in modo immediato. Inoltre, illustra come un utente del settore bancario possa interrogare le FAQ a partire da un file caricato come fonte dati e regolare le risposte dell'applicazione su argomenti specifici.
Ambiente di laboratorio
1. Configurare l'accesso utente
Per prima cosa, crei un'identità federata per l'accesso degli utenti. In questo esempio utilizziamo AWS IAM Identity Center.
Una volta completato questo passaggio, crei un'applicazione Q e assegni gli utenti dall'Identity Center. A questo punto è tutto pronto per configurare le knowledge base.
2. Collegare le fonti dati
Amazon Q Business può connettersi a numerose fonti dati: database, piattaforme SaaS e molto altro. In questo esempio utilizziamo Amazon S3, un web crawler e file caricati come fonti dati.
3. Interagire con l'applicazione Q
Acceda all'applicazione Q tramite il Deployed URL, si autentichi con l'utente configurato in precedenza e inizi a porre domande basate sui dati impostati.
- "Quando riceverò una carta di debito dopo l'apertura di un conto?"
- "Quali sono le opzioni del menu pranzo?"
Se le risposte non sono presenti nelle fonti dati, può passare a un modello pre-addestrato per ottenere informazioni di carattere generale.
Direttamente dall'applicazione è inoltre possibile generare contenuti, ad esempio modelli di email.
- "Il tuo compito è creare un modello di email di promemoria per gli ospiti che hanno già prenotato un tavolo per il menu speciale del pranzo del mercoledì. Utilizza un linguaggio chiaro e professionale e una formattazione adeguata, includendo un'apertura, un riepilogo e un elenco puntato. Assicurati che l'email sia facile da comprendere e fornisca una panoramica concisa del contenuto."
4. Controllare il messaggio restituito
Personalizzi l'applicazione Q affinché ricorra ai modelli pre-addestrati quando la knowledge base non contiene la risposta.
Ad esempio, alla domanda "Cos'è ChatGPT?", se l'informazione non è presente nelle fonti dati, l'applicazione si appoggerà al modello pre-addestrato per fornire una risposta.
È possibile inoltre gestire argomenti specifici impostando regole che usino i dati aziendali o blocchino determinati input.
Provi a chiedere "Dovrei investire in Bitcoin?" per vedere all'opera un messaggio di blocco personalizzato.
5. Integrare sistemi di terze parti
Amazon Q Business è in grado di gestire attività come la creazione di ticket Jira tramite plugin integrati. È inoltre possibile creare plugin personalizzati per connettersi ai propri sistemi, definendo le interazioni con schemi OpenAPI.
In questo esempio, è possibile prenotare un tavolo al ristorante usando il linguaggio naturale. L'applicazione genererà una richiesta, la invierà al server e restituirà una risposta.
In seguito, potrà utilizzare l'ID di prenotazione per verificare o annullare la prenotazione.
L'applicazione genererà le API appropriate e le invierà al sistema al posto suo.
Conclusione
Amazon Q Business è un modo rapido ed efficiente per costruire un flusso RAG completamente gestito su AWS. Grazie ai connettori integrati per le fonti dati, non dovrà preoccuparsi di scegliere modelli di embedding o di gestire data store di embedding. Supporta inoltre l'integrazione con sistemi di terze parti, ampliandone le funzionalità. Con una configurazione semplice e funzionalità versatili, Amazon Q Business aiuta i team — in particolare gli utenti interni — ad aumentare la produttività e a gestire con efficienza attività ripetitive come supporto IT, richieste HR e molto altro.
Per aggiornamenti, novità e annunci recenti su Amazon Q, visiti il blog ufficiale AWS alla Categoria: Amazon Q. Resti aggiornato su come Amazon Q può migliorare la sua produttività e la sua esperienza con AWS."
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