Domande frequenti su Amazon Kendra

Amazon Kendra è un servizio aziendale di ricerca estremamente accurato e facile da utilizzare, basato sul machine learning (ML). Kendra permette agli sviluppatori di aggiungere funzionalità di ricerca alle loro applicazioni, in modo che i loro utenti finali possano scoprire le informazioni archiviate all'interno della grande quantità di contenuti sparsi nella loro azienda. Tali dati provengono da manuali, report di ricerca, domande frequenti, documentazione delle risorse umane (HR) e guide al servizio clienti, che si possono trovare in diversi sistemi come Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, database di RDS o Microsoft OneDrive. Quando si digita una domanda, il servizio utilizza algoritmi di ML per comprendere il contesto e restituire i risultati più pertinenti, che si tratti di una risposta precisa o di un intero documento. Ad esempio, puoi porre una domanda del tipo "Quanto è la ricompensa in contanti sulla carta di credito aziendale?" e Amazon Kendra mapperà i documenti pertinenti e restituirà una risposta specifica (come "2%"). Kendra fornisce un codice di esempio in modo da poter iniziare rapidamente e integrare facilmente una ricerca estremamente accurata nelle applicazioni nuove o esistenti.

Amazon Kendra offre funzionalità di ricerca basate su ML per tutti i dati non strutturati che archivi in AWS. Amazon Kendra offre connettori nativi facili da utilizzare ai più diffusi tipi di repository AWS popolari come database Amazon S3 e Amazon RDS. Altri servizi di intelligenza artificiale come Amazon Comprehend, Amazon Transcribe e Amazon Comprehend Medical possono essere utilizzati per pre-elaborare documenti, generare testo ricercabile, estrarre entità e arricchire metadati per esperienze di ricerca più specializzate.

• Domande concrete (chi, cosa, quando, dove): "Chi è il CEO di Amazon?" o "Quando è il Prime Day 2022?" Tali domande richiedono risposte basate sui fatti che possono essere restituite sotto forma di una singola parola o frase. La risposta precisa, tuttavia, deve essere esplicitamente dichiarata nel contenuto del testo inserito.
• Domanda descrittiva: “Come connetto il mio Echo Plus alla mia rete?” La risposta potrebbe essere una frase, un passaggio o un intero documento.
• Ricerche per parole chiave: "Vantaggi sanitari" o "Help Desk IT". Nei casi in cui l'intento e l'ambito non sono chiari, Amazon Kendra utilizzerà i suoi modelli di deep learning per restituire documenti pertinenti.

Quando i tuoi dati non contengono una risposta precisa a una domanda, Amazon Kendra restituisce un elenco dei documenti più rilevanti classificati in base ai suoi modelli di deep learning.

Amazon Kendra non supporta ancora domande per le quali le risposte richiedono aggregazioni o calcoli tra passaggi di vari documenti.

La console di Amazon Kendra offre il modo più semplice per iniziare. Puoi indicare ad Amazon Kendra documenti non strutturati e semi-strutturati, come le domande frequenti archiviate in Amazon S3. Dopo l'inserimento, puoi iniziare a testare Kendra digitando le query direttamente nella sezione "cerca" della console. In seguito puoi implementare la ricerca di Amazon Kendra in due semplici modalità: (1) tramite l'editor grafico dell'IU nell'Experience Builder (non occorre alcun codice) oppure (2) implementando l'API di Amazon Kendra tramite qualche riga di codice per avere un controllo più accurato. Nella console sono presenti anche codici di esempio per velocizzare l'implementazione della API.

Amazon Kendra offre competenze specifiche per settori quali: IT, farmaceutico, assicurativo, energetico, industriale, servizi finanziari, giuridico, media e intrattenimento, turistico e alberghiero, sanitario, risorse umane, notizie, telecomunicazioni e automobilistico. Puoi perfezionare ulteriormente ed estendere la comprensione specifica del dominio di Kendra fornendo i tuoi elenchi di sinonimi. Devi solo caricare un file con la tua terminologia specifica e Amazon Kendra utilizzerà questi sinonimi per arricchire le ricerche degli utenti.

Amazon Kendra supporta dati non strutturati e semi-strutturati in formato .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF e testo. Con la soluzione MediaSearch, puoi anche usare Amazon Kendra per cercare file audio e video.

Amazon Kendra fornisce due metodi per mantenere aggiornato il tuo indice. Innanzitutto, i connettori forniscono la pianificazione per sincronizzare le origini dati automaticamente e in modo regolare. In secondo luogo, l'API di Amazon Kendra ti permette di creare il tuo connettore per inviare i dati direttamente ad Amazon Kendra dall'origine dati tramite i tuoi lavori ETL o applicazioni esistenti.

Per informazioni sul supporto linguistico, consulta la pagina della documentazione.

L'inserimento di contenuti non richiede la codifica quando si utilizzano i connettori nativi. Puoi anche scrivere i tuoi connettori personalizzati per integrarli con altre origini dati, usando il kit SDK di Amazon Kendra. In seguito puoi implementare la ricerca di Amazon Kendra in due semplici modalità: (1) tramite l'editor grafico dell'IU nell'Experience Builder (nessun codice richiesto) oppure (2) implementando l'API di Kendra tramite qualche riga di codice per avere maggiore flessibilità. Nella console sono presenti anche codici di esempio per velocizzare l'implementazione della API. Il kit SDK offre pieno controllo e flessibilità dell'esperienza dell'utente finale.

Consulta la pagina sui Servizi AWS per regione per maggiori dettagli.

Puoi scrivere i tuoi connettori tramite l'API Amazon Kendra Custom Data Source. Inoltre Amazon Kendra ha un ecosistema di partner esperti nella ricerca che può aiutare a costruire connettori attualmente non disponibili in AWS. Per maggiori dettagli sulla nostra rete di partner, contattaci.

Amazon Kendra crittografa i tuoi dati in transito e inattivi. Sono disponibili tre opzioni per le chiavi di crittografia per i dati a riposo: chiave master KMS di proprietà AWS, KMS gestito da AWS nel proprio account oppure una chiave KMS gestita dal cliente. Per i dati in transito, Amazon Kendra utilizza il protocollo HTTPS per comunicare con l'applicazione client. Le chiamate API per accedere ad Amazon Kendra attraverso la rete utilizzano il protocollo Transport Layer Security (TLS) che deve essere supportato dal client.

Sì, la soluzione MediaSearch combina Amazon Kendra con Amazon Transcribe e abilita gli utenti a cercare risposte pertinenti incorporate nei contenuti audio e video.