Оглавление

Корпоративные чатботы перестали быть экзотикой — они становятся стандартом для обработки рутинных запросов. Amazon представила готовое решение на базе Amazon Q Business, которое использует RAG-технологии для автоматизации обучения новых сотрудников.

Техническая архитектура решения

Решение построено на комбинации нескольких AWS-сервисов: Amazon Q Business выступает в роли интеллектуального ядра, Amazon S3 хранит обучающие материалы, AWS Lambda обрабатывает запросы, а Amazon Cognito обеспечивает безопасный доступ. Система поддерживает документы в форматах PDF, DOC, DOCX и TXT с максимальным размером 50 МБ на файл и может индексировать до 100 000 документов.

Диаграмма архитектуры решения чатбота Amazon Q Business для обучения сотрудников
Источник: aws.amazon.com

Ключевые возможности и преимущества

  • Ответы на вопросы новых сотрудников с использованием Retrieval Augmented Generation
  • Динамическая эскалация сложных запросов через email-плагин
  • Интеграция с более чем 40 корпоративными системами включая Salesforce и ServiceNow
  • Автоматическое масштабирование инфраструктуры под нагрузку

По данным AWS, внедрение подобных решений позволяет сократить количество тикетов поддержки на 30%, а сотрудники экономят 20-30 часов в месяц на поиске информации. Система способна обрабатывать до 80% рутинных запросов автоматически.

Хотя решение выглядит комплексным, реальная интеграция всегда сложнее CloudFormation-шаблонов. Кастомные плагины — мощный инструмент, но требуют глубокого понимания и API-интеграций, и специфики бизнес-процессов. В регионах с жесткими требованиями к безопасности могут возникнуть дополнительные сложности с размещением данных.

Процесс развертывания

  1. Активация AWS IAM Identity Center через консоль управления
  2. Загрузка необходимых файлов из S3-бакета: шаблон приложения, схема email-плагина, тестовые материалы
  3. Настройка Amazon SES для email-уведомлений
  4. Создание S3-бакета для обучающих материалов
  5. Деплой через CloudFormation-шаблоны

По оценкам AWS, развертывание занимает 2-3 рабочих дня с использованием предварительно настроенных шаблонов. Однако в реальных условиях с учетом интеграции с существующими системами сроки могут быть значительно дольше.

Материал с сайта: AWS Machine Learning Blog