F: Was ist Amazon Kendra?

Amazon Kendra ist ein hochpräziser und benutzerfreundlicher Suchservice für Unternehmen, der auf Machine Learning (ML) basiert. Hiermit können Entwickler ihren Anwendungen Suchfunktionen hinzufügen, mit denen Endbenutzer Informationen ermitteln können, die in der riesigen Menge von Inhalten des gesamten Unternehmens verborgen sind. Dies beinhaltet Daten aus Handbüchern, Untersuchungsberichte, häufig gestellte Fragen, Personalunterlagen (HR) und Kundendienstleitfäden, die im gesamten Unternehmen in Systemen, wie Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, RDS-Datenbank oder Microsoft OneDrive gefunden werden können. Wenn Sie eine Frage eingeben, werden für den Service ML-Algorithmen verwendet, um den Kontext zu verstehen und die Ergebnisse mit der höchsten Relevanz zurückzugeben – unabhängig davon, ob es sich hierbei um eine präzise Antwort oder ein gesamtes Dokument handelt. Wenn Sie beispielsweise die Frage „Wie hoch ist der Bonus für die Unternehmenskreditkarte?“ stellen, greift Amazon Kendra auf die relevanten Dokumente zu und gibt eine spezifische Antwort (wie z. B. „2 %“) zurück. Von Kendra wird ein Beispielcode bereitgestellt, damit Sie schnell einsteigen und die hochpräzise Suchfunktion leicht in Ihre neuen oder vorhandenen Anwendungen integrieren können.

F: Wie funktioniert Amazon Kendra in Verbindung mit anderen AWS-Services?

Amazon Kendra stellt Suchfunktionen auf ML-Basis für alle unstrukturierten Daten bereit, die Sie in AWS gespeichert werden. Amazon Kendra bietet benutzerfreundliche native Konnektoren für beliebte AWS-Repository-Typen wie Amazon-S3- und Amazon-RDS-Datenbanken. Andere KI-Services wie Amazon Comprehend, Amazon Transcribe und Amazon Comprehend Medical können verwendet werden, um Dokumente vorab zu bearbeiten, durchsuchbaren Text zu generieren, Entitäten zu extrahieren und Metadaten für speziellere Sucherfahrungen zu optimieren.

F: Welche Arten von Fragen kann ich bei Amazon Kendra stellen?

Amazon Kendra unterstützt die folgenden gängigen Arten von Fragen:
 
  • Fragen nach Fakten (wer, was, wann, wo): „Wer ist der CEO von Amazon?“ oder „Wann ist Prime Day 2022?“ Für diese Fragen werden faktenbasierte Antworten benötigt, die als einzelnes Wort oder als Phrase zurückgegeben werden können. Die präzise Antwort muss hierbei aber explizit im erfassten Textinhalt enthalten sein.
  • Beschreibende Frage: „Wie verbinde ich mein Echo Plus mit meinem Netzwerk?“ Die Antwort könnte ein Satz, eine Passage oder ein gesamtes Dokument sein.
  • Stichwortsuchen: „Gesundheitsnutzen“ oder „IT-Beratungsstelle.“ In Fällen, bei denen die Absicht und Umfang nicht deutlich sind, benutzt Amazon Kendra das Deep-Learning-Modell, um relevante Dokumente zurückzugeben.

F: Was passiert, wenn meine Daten nicht die präzise Antwort enthalten, nach der Amazon Kendra sucht?

Wenn Ihre Daten keine präzise Antwort auf eine Frage enthalten, wird von Amazon Kendra eine Liste mit den relevantesten Dokumenten zurückgegeben, deren Rangfolge anhand der Deep-Learning-Modelle festgelegt wird.

F: Welche Arten von Fragen können von Amazon Kendra nicht beantwortet werden?

Amazon Kendra unterstützt noch keine Fragen, deren Beantwortung dokumentübergreifende Textzusammenfassungen oder Berechnungen erfordern.

F: Wie kann ich mit der Nutzung von Amazon Kendra beginnen?

Die einfachste Möglichkeit ist der Einstieg über die Amazon-Kendra-Konsole. Sie können in Amazon Kendra auf unstrukturierte und halbstrukturierte Dokumente verweisen, z. B. in Amazon S3 gespeicherte häufig gestellte Fragen. Nach der Erfassung können Sie mit dem Testen von Kendra beginnen, indem Sie die Abfragen direkt im Abschnitt „Suche“ der Konsole eingeben. Sie können dann die Suche mittels Amazon Kendra auf zwei Arten bereitstellen: (1) Verwenden des visuellen UI-Editors in unserem Experience Builder (kein Code notwendig) oder (2) Implementieren der Amazon-Kendra-API mit wenigen Codezeilen, um eine genauere Kontrolle. Codebeispiele werden ebenfalls in der Konsole bereitgestellt, um die API-Implementierung zu beschleunigen.

F: Wie kann ich Amazon Kendra besser an die Branche bzw. den Spezialbereich meines Unternehmens anpassen?

Amazon Kendra verfügt über spezifisches Wissen in den Bereichen IT, Pharmazeutik, Versicherungen, Energie, Industrie, Finanzdienstleistungen, Rechtswesen, Medien und Unterhaltung, Tourismus und Hotellerie, Gesundheitswesen, Personalwesen, Nachrichtenwesen, Telekommunikation und Automobilindustrie. Außerdem können Sie das bereichsspezifische Verstehen von Kendra durch Bereitstellen einer eigenen Liste mit Synonymen weiter optimieren. Hierfür laden Sie einfach eine Datei mit Ihrer spezifischen Terminologie hoch und Amazon Kendra verwendet diese Synonyme dann zur Erweiterung der Suchvorgänge von Benutzern.

F: Welche Dateitypen werden von Amazon Kendra unterstützt?

Amazon Kendra unterstützt unstrukturierte und halbstrukturierte Daten in den Formaten .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF und Text. Mit der MediaSearch-Lösung können Sie auch Amazon Kendra verwenden, um Audio- und Videodateien zu durchsuchen.

F: Wie werden inkrementelle Datenupdates von Amazon Kendra verarbeitet?

In Amazon Kendra gibt es zwei Optionen, wie Sie Ihren Index aktuell halten können. Erstens können Sie mithilfe von Connectors planen, dass Ihre Datenquellen regelmäßig automatisch synchronisiert werden. Zweitens ermöglicht Ihnen die Amazon-Kendra-API die Erstellung eines eigenen Connectors, um Daten aus Ihrer Datenquelle über Ihre vorhandenen ETL-Jobs oder Anwendungen direkt an Amazon Kendra zu senden.

F: Welche Sprachen unterstützt Amazon Kendra?

Informationen zur Sprachunterstützung finden Sie auf dieser Dokumentationsseite.

F: Welche Codeänderungen muss ich vornehmen, um Amazon Kendra verwenden zu können?

Für die Erfassung von Inhalten ist keine Codierung erforderlich, wenn die nativen Connectors genutzt werden. Sie können auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Connectors für die Integration in andere Datenquellen schreiben, indem Sie das SDK für Amazon Kendra verwenden. Sie können dann die Suche mittels Amazon Kendra auf zwei Arten bereitstellen: (1) Verwenden des visuellen UI-Editors in unserem Experience Builder (kein Code notwendig) oder (2) Implementieren der Kendra API mit wenigen Codezeilen, um eine genauere Kontrolle. Codebeispiele werden ebenfalls in der Konsole bereitgestellt, um die API-Implementierung zu beschleunigen. Das SDK bietet vollständige Kontrolle und Flexibilität der Endbenutzererfahrung.

F: In welchen Regionen ist Amazon Kendra verfügbar?

Weitere Details finden Sie auf der Seite Regionale AWS-Services.

F: Kann ich benutzerdefinierte Konnektoren hinzufügen?

Sie können Ihre eigenen Konnektoren mithilfe von Amazon-Kendra-Custom-Datenquelle-API schreiben. Zusätzlich verfügt Amazon Kendra über ein Eco-Partnersystem von Fachleuten, das beim Erstellen von Konnektoren, die derzeit in AWS nicht verfügbar sind, helfen kann. Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie weitere Informationen zu unserem Partnernetzwerk benötigen.

F: Wie setzte Amazon Kendra Sicherheitsmaßnahmen um?

Amazon Kendra verschlüsselt Ihre Daten während der Übertragung und ihm Ruhezustand. Sie haben drei Optionen für Verschlüsselungsschlüssel für Daten im Ruhezustand: ein KMS-Schlüssel im Besitz von AWS – also ein von AWS verwalteter KMS-Schlüssel in Ihrem Konto – oder ein vom Kunden verwalteter KMS-Schlüssel. Für Daten, die gerade übertragen werden, verwendet Amazon Kendra das HTTPS-Protokoll für die Kommunikation mit Ihrer Client-Anwendung. API-Aufrufe für den Zugriff auf Amazon Kendra über das Netzwerk verwenden Transport Layer Security (TLS), die vom Client unterstützt werden muss.

F: Kann Amazon Kendra Antworten aus dem Inhalt von Audio- und Videoaufnahmen finden?

Ja, die MediaSearch-Lösung kombiniert Amazon Kendra mit Amazon Transcribe und ermöglicht es Benutzern, nach relevanten Antworten zu suchen, die in Audio- und Videoinhalte eingebettet sind.

Preise für Amazon Kendra
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Besuchen Sie die Seite mit den Preisinformationen für Amazon Kendra.

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