Amazon Kendra ist ein intelligenter Suchservice für Unternehmen, der auf Machine Learning basiert. Kendra revolutioniert die Unternehmenssuche für Websites und Anwendungen, sodass Ihre Mitarbeiter und Kunden die gesuchten Inhalte leichter finden können, auch wenn diese über mehrere Standorte und Inhalts-Repositorys innerhalb des Unternehmens verteilt sind.

Amazon Kendra nutzt ML, um relevantere Antworten aus unstrukturierten Daten zu liefern. Suchen Sie nach allgemeinen Stichwörtern wie „Gesundheitsleistungen“ oder stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache wie „Wie lange dauert der Mutterschaftsurlaub?“ und Amazon Kendra wird das Leseverständnis nutzen, um spezifische Antworten wie „14 Wochen“ zu geben. Für allgemeinere Fragen wie „Wie konfiguriere ich mein VPN?“ Amazon Kendra gibt anschauliche Antworten, indem sie die relevanteste Textstelle herausgreift.

 Amazon Kendra unterstützt auch den FAQ-Abgleich und extrahiert Antworten aus kuratierten FAQs mithilfe eines speziellen Modells, das die nächstgelegene Frage ermittelt und die entsprechende Antwort zurückgibt. 

Um die extrahierten Antworten und den FAQ-Abgleich zu ergänzen, verwendet Amazon Kendra ein semantisches Deep-Learning-Suchmodell für ein genaues Dokumenten-Ranking. Insgesamt bietet dies eine reichhaltigere Sucherfahrung, die dem Benutzer sowohl spezifische Antworten als auch verwandte Inhalte präsentiert, die er erkunden kann, falls er weitere Informationen benötigt.

Inkrementelles Lernen

Amazon Kendra nutzt ML zur kontinuierlichen Optimierung der Suchergebnisse auf Basis von Suchmustern und Feedback der Endbenutzer. Wenn Benutzer beispielsweise nach „Wie ändere ich meine Gesundheitsleistungen?“ suchen, wird die an oberster Stelle angezeigte Antwort unter mehreren Dokumenten zu den Themen „Personalwesen“(HR) und „Leistungen“ ermittelt. Um das relevanteste Dokument für diese Frage zu bestimmen, lernt Amazon Kendra aus den Anwenderinteraktionen und dem Feedback, um bevorzugte Dokumente an die Spitze der Liste zu befördern. Amazon Kendra wendet inkrementelle Lerntechniken automatisch an, ohne dass Fachwissen über ML erforderlich ist.

Einstellung und Genauigkeit

Sie können die Suchergebnisse optimieren und bestimmte Antworten und Dokumente in den Ergebnissen basierend auf bestimmten Geschäftszielen hervorheben. Mit der Optimierung der Relevanz können Sie beispielsweise die Ergebnisse auf der Grundlage maßgeblicherer Datenquellen, Autoren oder der Aktualität von Dokumenten verbessern. Erfahren Sie mehr in unserem Blogbeitrag zur Optimierung der Relevanz.

Um das Verständnis von Amazon Kendra für Ihr spezifisches Geschäftsvokabular zu erweitern, können Sie Ihre eigenen Synonyme bereitstellen. Amazon Kendra verwendet diese, um Abfragen automatisch um Inhalte und Antworten zu erweitern, die dem erweiterten Vokabular entsprechen. Wenn ein Benutzer zum Beispiel die Frage stellt: „Was ist ein HSA?“ würde Amazon Kendra Dokumente zurückgeben, die auf "Health Savings Account“ oder „HSA“ verweisen.

Connectors

Die Verwendung von Connectors ist schnell und einfach. Sie fügen Ihrem Amazon-Kendra-Index lediglich Datenquellen hinzu und wählen den Connectortyp aus. Connectors kann so verwaltet werden, dass Ihr Index automatisch mit Ihrer Datenquelle synchronisiert wird, so dass Sie immer sicher die aktuellsten Inhalte durchsuchen können. Amazon Kendra bietet native Connectors für beliebte Datenquellen wie Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence und viele mehr. Für den Fall, dass ein nativer Konnektor nicht verfügbar ist, bietet Amazon Kendra einen benutzerdefinierten Datenquellenkonnektor sowie eine Vielzahl von durch Partner unterstützte Connectors. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit von Amazon-Kendra-Anschlüssen finden Sie in der Amazon-Kendra-Connector-Bibliothek.

Domänenoptimierung

Für Amazon Kendra werden Deep-Learning-Modelle genutzt, um Abfragen in natürlicher Sprache und Dokumentinhalte und -strukturen für viele verschiedene interne Anwendungsfälle verstehen zu können, z. B. in den Bereichen Personalwesen, Betrieb, Support und Forschung und Entwicklung. Darüber hinaus ist Amazon Kendra auch für das Verständnis komplexer Sprache in den folgenden Bereichen optimiert: IT, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Pharmazeutika, industrielle Fertigung, Öl und Gas, Rechtswesen, Medien und Unterhaltung, Tourismus und Hotellerie, Gesundheitswesen, Nachrichtenwesen, Telekommunikation, Bergbau, Nahrungsmittel und Getränke und Automobilindustrie. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach Antworten zu Fragen im Bereich des Personalwesens sucht und „Termin für Abgabe des HSA-Formulars“ eingibt, sucht Amazon Kendra auch nach „Termin für Abgabe des Health-Savings-Account-Formulars“, um eine höhere Abdeckung zu erzielen und die bestmögliche Antwort bereitstellen zu können.

Erfahrungsentwickler

Mit Amazon Kendra können Sie jetzt ohne Programmier- oder ML-Erfahrung eine voll funktionsfähige und anpassbare Suchumgebung mit wenigen Klicks bereitstellen. Experience Builder bietet einen intuitiven visuellen Workflow zum sicheren schnellen Erstellen, Anpassen und Starten Ihrer Amazon-Kendra-basierten Suchanwendung in der Cloud. Sie können mit der gebrauchsfertigen Vorlage für die Suchumgebung im Builder beginnen, die durch einfaches Ziehen und Ablegen der gewünschten Komponenten, wie Filter oder Sortierung, angepasst werden kann. Sie können andere zur Zusammenarbeit einladen oder Ihre Suchanwendung testen, um Feedback zu erhalten, und dann das Projekt für alle Benutzer freigeben, wenn Sie bereit sind, die Umgebung bereitzustellen. Amazon Kendra Experience Builder lässt sich in AWS IAM Identity Center (Nachfolger von AWS SSO) integrieren, das gängige Identitätsanbieter wie Azure AD und Okta unterstützt und eine sichere Single Sign-On-Authentifizierung für Endbenutzer beim Zugriff auf das Sucherlebnis bietet. Weitere Informationen zu Amazon Kendra Experience Builder finden Sie in der Dokumentation.

Durchsuchen des Analytik-Dashboards

Amazon Kendra Search Analytics Dashboard ermöglicht Ihnen ein besseres Verständnis der Metriken zur Qualität und Benutzerfreundlichkeit in Ihren Amazon-Kendra-basierten Suchanwendungen. Mithilfe des Analytics Dashboard können Administratoren und Inhaltserstellern ermitteln, wie leicht die Endbenutzer relevante Suchergebnisse finden, und erhalten Informationen zur Qualität der Suchergebnisse und Lücken in den Inhalten. Amazon Kendra Search Analytics Dashboard bietet einen Snapshot, wie Ihre Benutzer mit Ihrer Suchanwendung interagieren und wie effektiv Ihre Suchergebnisse sind. Die Analysedaten können in einem visuellen Dashboard in der Konsole angezeigt werden oder Sie können Ihre eigenen Dashboards erstellen, indem Sie über eine API auf die Search-Analytics-Daten zugreifen. Sie ermöglichen Kunden einen tiefen Einblick in Suchtrends und Benutzerverhalten, um Erkenntnisse zu gewinnen und hilft auch, Klarheit über potenzielle Verbesserungsbereiche zu schaffen. Weitere Informationen zu Amazon Kendra Search Analytics Dashboard finden Sie in der Dokumentation.

Benutzerdefinierte Dokumentanreicherung

Mit den Funktionen von Amazon Kendra Custom Document Enrichment können Sie eine benutzerdefinierte Erfassungspipeline erstellen, mit der Dokumente vor der Indizierung in Amazon Kendra vorverarbeitet werden können. Beim Erfassen von Inhalten aus einem Repository wie SharePoint mithilfe unserer Konnektoren können Sie beispielsweise Dokumente mit zusätzlichen Metadaten anreichern, gescannte Dokumente in Text umwandeln, Dokumente klassifizieren, Entitäten extrahieren und das Dokument mithilfe benutzerdefinierter ETL-Prozesse weiter umwandeln. Die Anreicherung erfolgt durch einfache Regeln, die in der Konsole konfiguriert werden können, oder durch den Aufruf von Funktionen von AWS Lambda. Diese Funktionen können optional andere AWS-KI-Services wie Amazon Comprehend, Amazon Transcribe oder Amazon Textract aufrufen. Weitere Informationen zu Amazon Kendra Custom Document Enrichment finden Sie in der Dokumentation.

Automatische Vervollständigung von Suchabfragen

Amazon Kendra verfügt über eine Funktion zum automatischen Vervollständigen der Suchabfragen von Endbenutzern. Mit der automatischen Vervollständigung von Suchabfragen spart der Benutzer nicht nur ca. 25 % des Eingabeaufwands, sondern er wird auch zu präziseren und häufig gestellten Fragen geleitet. Diese Fragen führen normalerweise zu relevanteren und nützlicheren Antworten. Wenn Sie im Suchfeld beispielsweise mit der Eingabe von „Wo ist“ beginnen, können von Amazon Kendra Optionen wie „Wo ist der IT-Helpdesk?“ oder „Wo ist die Cafeteria?“ sowie andere häufig gestellte Fragen dieser Art vorgeschlagen werden, um die Suchabfrage zu vervollständigen.

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