La creciente complejidad de las plataformas de Internet de Drones (IoD) exige formas más accesibles para que los usuarios interactúen con los sistemas de datos de vehículos aéreos no tripulados (UAV). Los métodos tradicionales que requieren conocimientos técnicos de API crean barreras para los usuarios no especializados en entornos operativos dinámicos. Para abordar este desafío, proponemos una arquitectura de generación aumentada por recuperación (RAG) que permite consultas en lenguaje natural sobre la telemetría de UAV, datos de misión y detección. Nuestro enfoque construye un índice de recuperación semántica a partir de la documentación de la interfaz de programación de aplicaciones (API) estructurada y utiliza modelos de lenguaje grande ligeros para mapear las consultas de los usuarios en llamadas de API ejecutables validadas contra los esquemas de la plataforma. Este diseño minimiza las necesidades de ajuste fino, se adapta a las API en evolución y garantiza la conformidad del esquema para la seguridad operativa. Las evaluaciones realizadas en un conjunto de datos de IoD curado muestran una precisión de punto final del 91.3%, una tasa de coincidencia de parámetros del 87.6% y una conformidad de esquema del 95.2%, confirmando la robustez y escalabilidad del sistema. Los resultados demuestran que combinar la fundamentación semántica aumentada por recuperación con la validación estructurada cierra la brecha entre la intención humana y el acceso a datos complejos de UAV, mejorando la usabilidad mientras se mantiene un nivel práctico de fiabilidad operativa.