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

Amazon Kendra nutzt Machine Learning, 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 Kendra wird das Leseverständnis nutzen, um spezifische Antworten wie "14 Wochen" zu geben. Für allgemeinere Fragen wie "Wie konfiguriere ich mein VPN?" 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 in der FAQ 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 Machine Learning 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“ 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 Machine Learning erforderlich ist.

Einstellung und Genauigkeit

Zusätzlich zu der erstklassigen Genauigkeit, die sofort nach dem Auspacken zur Verfügung steht, können Kunden die Suchergebnisse optimieren und bestimmte Antworten und Dokumente in den Ergebnissen hervorheben, basierend auf bestimmten Geschäftszielen. 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 Endbenutzer zum Beispiel die Frage stellt: "Was ist ein HSA?" Amazon Kendra würde 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 S3, 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 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 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, Personalwesen, 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 Kendra auch nach „Termin für Abgabe des Health-Savings-Account-Formulars“, um eine höhere Abdeckung zu erzielen und die bestmögliche Antwort bereitstellen zu können.

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. Präzisere Fragen führen normalerweise zu relevanteren und nützlicheren Antworten. Wenn Sie im Suchfeld beispielsweise mit der Eingabe von „Wo ist“ beginnen, können von 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.

Analyse und kontinuierliche Verbesserung In Kürze verfügbar

Um für eine sich ständig verbessernde Suchoption zu sorgen, werden von Amazon Kendra die Aktivitäten der Suchvorgänge erfasst (Klicks, positive/negative Bewertungen) und Metriken und Erkenntnisse für Sie bereitgestellt, damit Sie Maßnahmen ergreifen und Verbesserungen vornehmen können. Von Kendra werden grundlegende betriebsbezogene Metriken bereitgestellt, z. B. beliebteste Suchabfragen, beliebteste Dokumente und Abfragen pro Tag. Darüber hinaus werden mit Kendra gängige Qualitätsmetriken bereitgestellt, z. B. Mean Reciprocal Rank (MRR) und explizites Feedback wie positive/negative Bewertungen. Sie können diese Informationen verwenden, um häufig gestellte Fragen mit höherer Relevanz zu erstellen, bestimmte Datenquellen mit maßgeblicheren Inhalten aufzuwerten oder Ihre Kundenserviceteams in Bezug auf häufig gestellte Fragen zu schulen.

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