O Amazon Q Business é um assistente de IA generativa que simplifica o acesso às informações da empresa criando resumos, extraindo insights e agilizando tarefas.
Introdução
Os fluxos de Retrieval Augmented Generation (RAG) permitem que sistemas de IA combinem informações relevantes com modelos pré-treinados, melhorando a precisão das respostas. Na AWS, dá para configurar esses fluxos de duas formas: criando seu próprio pipeline customizado ou usando os serviços totalmente gerenciados da AWS.
Os serviços gerenciados são fáceis de usar porque cuidam da maior parte das tarefas mais complexas para você. Em compensação, podem não oferecer toda a flexibilidade necessária para customizar cada detalhe conforme as suas necessidades. Se o que você quer é uma solução rápida e sem dor de cabeça, os serviços gerenciados são uma ótima pedida.
Conforme indicado no AWS Prescriptive Guidance, a AWS disponibiliza as seguintes ferramentas gerenciadas para apoiar fluxos de RAG:
- Knowledge Bases for Amazon Bedrock
- Amazon Q Business
- Amazon SageMaker Canvas
Entre elas, o Amazon Q Business é o mais indicado para configurações de RAG totalmente gerenciadas. Ainda assim, ele pode não atender a todos os cenários. Vale considerar outras alternativas se:
- O serviço não estiver disponível na sua região AWS e não for viável mover seus dados.
- Seu fluxo de trabalho exigir uma customização específica que o Amazon Q Business não ofereça.
- Você precisar se conectar a um banco de dados existente ou a um modelo de IA específico.
Primeiros passos
Neste post, vou mostrar como usar o Amazon Q Business para interagir com uma base de conhecimento e com um sistema. Para um guia passo a passo, criei um workshop do Amazon Q Business que ajuda você a configurar e usar a aplicação com facilidade.
O workshop mostra como a aplicação Q permite que os usuários finais explorem opções de cardápio de almoço e façam reservas de mesa de forma simples. Além disso, demonstra como um usuário de banco pode consultar informações de FAQ a partir de um arquivo carregado como fonte de dados e controlar as respostas da aplicação com base em tópicos específicos.
Ambiente do laboratório
1. Configure o acesso dos usuários
Primeiro, crie uma identidade federada para o acesso dos usuários. Neste exemplo, vamos usar o AWS IAM Identity Center.
Feito isso, crie uma aplicação Q e atribua os usuários do Identity Center. Pronto: agora é só configurar suas bases de conhecimento.
2. Conecte as fontes de dados
O Amazon Q Business pode se conectar a diversas fontes de dados, como bancos de dados, plataformas SaaS e muito mais. Neste exemplo, vamos usar o Amazon S3, um web crawler e arquivos carregados como fontes de dados.
3. Interaja com a aplicação Q
Acesse a aplicação Q pela URL implantada, faça login com o usuário criado anteriormente e comece a fazer perguntas com base nos dados configurados.
- "Quando vou receber meu cartão de débito após abrir a conta?"
- "Quais são as opções do cardápio de almoço?"
Quando as respostas não estiverem disponíveis nas suas fontes de dados, você pode alternar para um modelo pré-treinado e obter informações de conhecimento geral.
Também dá para gerar conteúdo, como modelos de e-mail, direto pela aplicação.
- "Sua tarefa é criar um modelo de e-mail de lembrete para clientes que já reservaram mesa para o cardápio especial de almoço de quarta-feira. Use linguagem clara e profissional, com formatação adequada, incluindo abertura, resumo e tópicos em bullet points. Garanta que o e-mail seja fácil de entender e ofereça uma visão geral concisa do conteúdo."
4. Controle a mensagem retornada
Customize a aplicação Q para usar modelos pré-treinados quando a sua base de conhecimento não tiver a resposta.
Por exemplo, pergunte "O que é o ChatGPT?". Se a resposta não estiver nas fontes de dados, o app recorre ao modelo pré-treinado para responder.
Você também pode controlar tópicos específicos configurando regras para usar dados corporativos ou bloquear determinadas entradas.
Experimente perguntar "Devo investir em Bitcoin?" para ver uma mensagem de bloqueio personalizada em ação.
5. Integre com sistemas de terceiros
O Amazon Q Business dá conta de tarefas como abrir tickets no Jira por meio de plugins prontos. Também é possível criar plugins customizados para se conectar aos seus próprios sistemas, definindo as interações com schemas OpenAPI.
Neste exemplo, você pode reservar uma mesa em um restaurante usando linguagem natural. O app monta a requisição, envia ao servidor e devolve uma resposta.
Depois, use o ID da reserva para consultar ou cancelar.
O app gera as APIs adequadas e as envia ao sistema para você.
Conclusão
O Amazon Q Business é uma forma rápida e eficiente de montar um fluxo de RAG totalmente gerenciado na AWS. Com conectores nativos para fontes de dados, você não precisa se preocupar em escolher modelos de embedding nem em gerenciar bancos de embeddings. Ele ainda suporta integração com sistemas de terceiros, ampliando suas funcionalidades. Com configuração simples e recursos versáteis, o Amazon Q Business ajuda os times — especialmente os usuários internos — a ganhar produtividade e dar conta com eficiência de tarefas repetitivas, como suporte de TI, dúvidas de RH e muito mais.
Para acompanhar as últimas atualizações, novidades e anúncios sobre o Amazon Q, visite o blog oficial da AWS em Category: Amazon Q. Fique por dentro de como o Amazon Q pode turbinar sua produtividade e sua experiência na AWS."
A DoiT oferece tecnologia inteligente e expertise multi-cloud para ajudar organizações a entender e tirar proveito de nuvens públicas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP) e Microsoft Azure para impulsionar o crescimento do negócio. Conheça as soluções da DoiT em doit.com.