Amazon Kendra 是一种由机器学习提供支持的智能搜索服务。Kendra 重新构想您的网站和应用程序的企业搜索,这样您的员工和客户就可以轻松地找到他们要查找的内容,即使这些内容分散在您组织内的多个位置和内容存储库中。

Amazon Kendra 使用机器学习从非结构化数据中提供更多相关的答案。搜索如“健康福利”之类的常规关键字,或询问如“产假多久?”之类的自然语言问题,并且 Kendra 将使用阅读理解来给出具体的答案,例如“14 周”。更多常见问题,如“我要如何配置 VPN?” Kendra 会通过提取最相关的文本段落来提供描述性答案。

Amazon Kendra 还支持常见问题解答匹配,并使用专门的模型从精选的常见问题解答中提取答案,该模型可精确定位常见问题解答中最接近的问题并返回相应的答案。

为了补充提取的答案和 FAQ 匹配,Amazon Kendra 使用深度学习语义搜索模型来进行准确的文档排名。总而言之,这将提供更丰富的搜索体验,为用户提供特定的答案,以及需要更多信息时可以探索的相关内容。

增量学习

Amazon Kendra 将使用机器学习来根据最终用户的搜索模式和反馈不断优化搜索结果。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。为了确定与此问题最相关的文档,Amazon Kendra 将从用户交互和反馈中学习,以将首选文档提升到列表的顶部。Amazon Kendra 无需机器学习专业知识即可自动应用增量学习技术。

调整和准确度

除了提供现成的最先进的准确性外,客户还可以根据特定的业务目标调整搜索结果,并在结果中增加特定的答案和文档。例如,相关性调整使您可以根据更多权威数据源、作者或文档的新鲜度来提高结果。在我们的相关性调整博客文章中了解更多信息。

要扩展 Amazon Kendra 对您的特定业务词汇的理解,您可以提供您的自定义同义词。Amazon Kendra 使用这些来自动扩展查询以包括与扩展词汇表匹配的内容和答案。例如,当最终用户问“什么是 HSA?”时 Amazon Kendra 将返回引用“健康储蓄账户”或“HSA”的文件。

连接器

使用连接器快速又轻松,您只需将数据源添加到 Amazon Kendra 索引,然后选择连接器类型。可将连接器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。Amazon Kendra 为流行数据源(例如 S3、SharePoint、Salesforce、ServiceNow、Google Drive、Confluence 等)提供了本机连接器。如果没有本机连接器,Amazon Kendra 将提供自定义数据源连接器以及许多合作伙伴支持的连接器。关于 Amazon Kendra 连接器可用性的更多信息,请访问 Amazon Kendra 连接器库

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。

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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