自然语言和关键字支持

Amazon Kendra 理解自然语言问题的能力是其搜索引擎的核心,因此最终用户能够搜索常规关键字(如“健康福利”),或更多特定自然语言问题(如“产假是多长时间?”)。Kendra将返回具体的答案(如“14 周”),或对于更常规的搜索,Kendra 将返回最相关的文章和相关文档。自然语言可以让您从自己任意位置的数据中获取更多特定的答案。

阅读理解和常见问题匹配

Amazon Kendra 可以从非结构化数据中提取特定回答。无需预先培训,您只需指定 Kendra 来搜索您的内容,Kendra 便会为自然语言查询(如“如何配置 VPN?”)提供特定答案,相关答案将自动从最相关的文档中提取。您还可以将一系列常见问题上传到 Kendra,来为您的最终用户询问的常见问题提供直接答案。Kendra 将找到与搜索查询最接近的问题并返回相应的答案。

文档排名

为了补充提取的答案,Amazon Kendra 使用基于深度学习的语义搜索模型来返回相关文档的排名列表。如果最终用户需要更多信息,这将为他们提供更详尽的内容列表。

连接器

Amazon Kendra 通过为热门源(例如文件系统、Web 站点、Box、DropBox、Salesforce、SharePoint、关系数据库和 Amazon S3)提供各种本地云和本地连接器,从而消除构建搜索应用程序所涉及的繁重工作。使用连接器快速又轻松,您只需将数据源添加到 Kendra 索引,然后选择连接器类型。连接器将保留文档访问权,并可被安排为自动同步索引和数据源,因此,您始终可以安全地搜索最新内容。对于其他数据源类型,Kendra 会提供 API,来允许您构建自己的连接器,以及从您的 ETL 作业或后端应用程序中上传文档。因为每个数据源可能包含不同的文件类型,Kendra 支持 HTML、MS Office Word 和 PowerPoint、PDF 以及文本格式的非结构化和半结构化数据。

在线 SharePoint、JDBC 和 S3 将是预览版仅可使用的连接器。

相关性优化

您可以增强索引中的某些字段,以便对特定的的回答给予更多的重视。Amazon Kendra 允许您对特定数据源或文档新鲜度进行优化。例如,当搜索“什么时候举办 re:invent 大会?”时,您可以增强文档新鲜度的相关性,以便确保建议答案使用的是 2019 年的日期。或者,您可以在研究报告索引中增加更可靠的数据源。Kendra 还支持基于投票或查看次数来增强文档,这在论坛和其他支持类型知识库中很常见。例如,结合这些增强功能将增强查看频率较高且已更新的文档(如热点新闻或更新)。

域优化

Kendra 使用深度学习模型来理解自然语言查询,并能理解为各种内部使用案例(如人力资源、运营、支持和研发)提供的文档内容和结构。经过优化的 Kendra 还可以理解 IT、金融服务、保险、制药、工业制造、石油和天然气、法律、媒体和娱乐、旅游和酒店、卫生健康、人力资源、新闻、电信、采矿、食品和饮料以及汽车等领域的复杂语言。例如,搜索人力资源答案的用户可以输入“提交 HSA 表单的截止日期”,Kendra 还将搜索“提交健康储蓄账户表单的截止日期”以获得更广泛的覆盖范围,进而获得最准确的答案。您可以通过提供自己的同义词列表(即将推出)来进一步改善相关领域的专业知识。您只需上传带有特定术语的文件,然后 Kendra 将使用这些同义词来丰富用户搜索。

增量学习 即将推出

通过获取最终用户的搜索模式和反馈,定期为每个客户重新训练和调整 Amazon Kendra 的机器学习模型。例如,当用户搜索“如何更改我的健康福利?”时,会有多个人力资源和福利文档争抢榜首的位置。虽然最近的文档可以在列表中排名更高,但是仅凭这个标准可能不足以赢得列表的榜首位置。但随着对最新一年注册说明的兴趣的增加,与之前版本相比,用户开始打开此版本的次数更多,Kendra 模型将学会逐步将新文档排在优先位置。

查询自动填充 即将推出

Amazon Kendra 包含自动填充最终用户搜索查询的功能。查询自动填充不仅可以帮助用户减少 25% 的输入,还通过引导他们回答更精确的常见问题来为他们提供帮助。更精确的问题通常会获得更相关、更有用的答案。例如,假设您开始在搜索框中输入“哪里有”,Kendra 可以推荐如“哪里有 IT 桌?”或“哪里有自助餐厅?”之类的选项和其他相关的常见问题,来帮助完成查询。

分析和持续改进 即将推出

为了提供持续改进的搜索体验,Amazon Kendra 会捕获搜索时的活动(单击、认可或否定),并显示指标和见解,以便您可以采取行动以进行改进。Kendra 提供基本的操作指标,如常用查询、常用文档和每日查询。Kendra 还提供常见的质量指标,如 Mean Reciprocal Rank (MRR) 和显式反馈,即认可或否定次数。您可以使用这些信息创建更相关的常见问题,使用更权威的内容增强某些数据源,或针对常见问题培训客户支持团队。

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