Una empresa quiere una herramienta de IA que permita a los empleados ver reclamaciones de clientes abiertas, recuperar detalles de una reclamación específica y acceder a documentos de soporte. ¿Qué solución es la adecuada?

La opción correcta es usar Agents for Amazon Bedrock con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Agents for Amazon Bedrock puede orquestar tareas complejas, como recuperar detalles de reclamaciones y acceder a documentos, utilizando modelos de lenguaje grandes (LLMs). Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock permiten a los LLMs acceder a información específica de la empresa, como datos de reclamaciones y documentos de soporte, para proporcionar respuestas precisas y relevantes. Las otras opciones son incorrectas porque: Amazon Fraud Detector está diseñado para detectar fraudes, no para gestionar reclamaciones o recuperar información. Amazon Personalize se utiliza para recomendaciones personalizadas, no para la recuperación de información basada en documentos. Entrenar un nuevo modelo de ML con Amazon SageMaker desde cero sería un enfoque mucho más complejo y que requeriría más tiempo, cuando Agents for Amazon Bedrock y las bases de conocimiento ofrecen una solución más directa y eficiente para este caso de uso.