Preguntas frecuentes de Amazon Kendra

Amazon Kendra es un servicio de búsqueda empresarial de gran precisión y fácil de utilizar basado en machine learning (ML). Permite a los desarrolladores agregar capacidades de búsqueda a sus aplicaciones para que los usuarios finales puedan descubrir la información almacenada dentro de la gran cantidad de contenido distribuido en la empresa. Esto incluye datos de manuales, informes de investigación, preguntas frecuentes, documentación en materia de recursos humanos (RRHH) y guías de atención al cliente, los cuales se pueden encontrar en varios sistemas, como, por ejemplo, Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, bases de datos de RDS o Microsoft OneDrive. Cuando escribe una pregunta, el servicio utiliza algoritmos de ML para comprender el contexto y arrojar los resultados más relevantes, ya sea una respuesta precisa o un documento completo. Por ejemplo, puede preguntar algo como “¿De cuánto es la compensación en efectivo de la tarjeta de crédito corporativa?” y Amazon Kendra buscará los documentos relevantes y arrojará una respuesta específica como “el 2 %”. Kendra proporciona un código de muestra para que pueda comenzar a utilizar este servicio rápidamente e integrar fácilmente búsquedas de gran precisión en sus aplicaciones nuevas o existentes.

Amazon Kendra proporciona capacidades de búsqueda basadas en ML de todos los datos no estructurados que almacena en AWS. Amazon Kendra ofrece conectores nativos fáciles de utilizar a tipos de repositorios populares de AWS, como Amazon S3 y bases de datos de Amazon RDS. Se pueden utilizar otros servicios de IA, como Amazon Comprehend, Amazon Transcribe y Amazon Comprehend Medical, para preprocesar documentos, crear textos consultables, extraer entidades y enriquecer los metadatos para experiencias de búsqueda más especializadas.

• Preguntas fácticas (quién, qué, cuándo, dónde): “¿Quién es el director ejecutivo (CEO) de Amazon?” o “¿Cuándo es Prime Day 2022?”. Estas preguntas requieren respuestas basadas en hechos que pueden arrojarse en forma de una sola palabra o frase. Sin embargo, la respuesta precisa debe expresarse explícitamente en el contenido del texto ingresado.
• Pregunta descriptiva: ”¿Cómo conecto mi Echo Plus a mi red?” La respuesta podría ser una oración, un fragmento o un documento completo.
• Búsqueda de palabras clave: “Beneficios médicos” o “Mesa de ayuda de TI”. En los casos en que la intención y el alcance no sean claros, Amazon Kendra utilizará sus modelos de aprendizaje profundo para arrojar documentos relevantes.

Cuando sus datos no contienen una respuesta precisa a una pregunta, Amazon Kendra arroja una lista de los documentos más relevantes clasificados por sus modelos de aprendizaje profundo.

Amazon Kendra aún no admite aquellas preguntas cuyas respuestas requieren cálculos o agregación de fragmentos entre documentos.

La consola de Amazon Kendra ofrece la manera más simple de comenzar con este servicio. Puede dirigir Amazon Kendra a documentos no estructurados y semiestructurados, como las preguntas frecuentes almacenadas en Amazon S3. Después de la ingesta, puede comenzar a probar Kendra mediante consultas directamente en la sección “Search” (Buscar) de la consola. Puede implementar Amazon Kendra de dos formas simples: (1) utilizar el editor visual de interfaz de usuario en nuestro Experience Builder (no requiere código), o (2) implementar la API de Amazon Kendra mediante unas líneas de código para un control más preciso. Las muestras de código también están incluidas en la consola para acelerar la implementación de la API.

Amazon Kendra ofrece experiencia específica de dominio en TI, farmacéuticas, seguros, energía, servicios industriales y financieros, asuntos legales, medios y entretenimiento, viajes y hostelería, salud, recursos humanos, noticias, telecomunicaciones y automotriz. Puede ajustar e ir más allá de la comprensión específica del dominio de Kendra al proporcionar listas propias de sinónimos. Tan solo cargue un archivo con su terminología específica y Amazon Kendra utilizará estos sinónimos para enriquecer las búsquedas de los usuarios.

Amazon Kendra admite datos no estructurados y semiestructurados en formatos .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF y formato de texto. Con la solución MediaSearch, también puede utilizar Amazon Kendra para buscar archivos de audio y video.

Para mantener actualizado el índice, Amazon Kendra ofrece dos métodos. En el primero, los conectores programan de manera regular la sincronización automática de los orígenes de datos. En el segundo, la API de Amazon Kendra permite crear su propio conector para enviar datos directamente a Amazon Kendra desde el origen de datos mediante los trabajos de ETL o aplicaciones existentes.

Para obtener más información acerca de los lenguajes admitidos, consulte esta página de documentación.

Cuando se utilizan conectores nativos, la incorporación de contenido no requiere codificación. También puede escribir sus propios conectores personalizados para integrarlos con otros orígenes de datos mediante el uso del SDK de Amazon Kendra. Puede implementar Amazon Kendra de dos formas simples: (1) utilizar el editor visual de interfaz de usuario en nuestro Experience Builder (no requiere código), o (2) implementar la API de Kendra mediante unas líneas de código para mayor flexibilidad. Las muestras de código también están incluidas en la consola para acelerar la implementación de la API. El SDK ofrece control pleno y flexibilidad a la experiencia del usuario final.

Para obtener más detalles, consulte la página Servicios regionales de AWS.

Puede escribir sus propios conectores mediante la API de Amazon Kendra de origen de datos personalizado. Además, Amazon Kendra tiene un ecosistema de socios expertos en búsqueda que pueden ayudar a crear conectores que actualmente no se encuentran disponibles en AWS. Para obtener más detalles acerca de nuestra red de socios, contacte con nosotros.

Amazon Kendra cifra sus datos en tránsito y en reposo. Tiene tres opciones de claves de cifrado para los datos en reposo: una clave de KMS propiedad de AWS, una clave de KMS administrada por AWS en su cuenta o una clave de KMS administrada por el cliente. Para los datos en tránsito, Amazon Kendra utiliza el protocolo HTTPS para comunicarse con la aplicación cliente. Las llamadas a la API para acceder a Amazon Kendra usan Transport Layer Security (TLS) para el uso de redes que debe admitir el cliente.

Sí, la solución MediaSearch combina Amazon Kendra con Amazon Transcribe y permite a los usuarios buscar respuestas relevantes incrustadas en contenidos de audio y video.