Une entreprise stocke les dossiers clients dans OpenSearch et a besoin d'une solution basée sur l'IA qui transforme les requêtes en demandes de données, exporte les résultats sous forme de fichiers CSV et télécharge ces fichiers vers Amazon S3. Quelle option offre le moyen le plus efficace sur le plan opérationnel pour implémenter ce flux de travail ?

La création d'un agent IA est la solution la plus efficace sur le plan opérationnel car un agent peut orchestrer une série d'actions complexes et autonomes. Il peut interpréter les requêtes en langage naturel, interagir avec OpenSearch pour extraire les données, formater les résultats en CSV et les téléverser vers S3, gérant ainsi l'ensemble du flux de travail de manière intégrée. Un modèle de fondation (FM) unique avec un prompt few-shot ne serait pas suffisant car il est conçu pour générer du texte ou des réponses, pas pour exécuter une séquence d'actions externes et orchestrer des services. Une application logicielle traditionnelle nécessiterait un développement et une maintenance manuels importants pour chaque étape, sans la flexibilité de l'IA pour interpréter les requêtes. Entraîner un modèle d'arbre de décision est trop spécifique et ne gère pas l'orchestration de services externes ni l'interprétation de requêtes complexes.