Q : Qu'est-ce qu'Amazon Kendra ?

R : Amazon Kendra est un service de recherche d'entreprise très précis et facile à utiliser, optimisé par le machine learning. Kendra permet aux développeurs d'ajouter des capacités de recherche à leurs applications afin que leurs utilisateurs finaux puissent découvrir les informations stockées dans la grande quantité de contenu répartie dans leur entreprise. Cela comprend les données des manuels, des rapports de recherche, des questions fréquentes, de la documentation RH, des guides de maintenance client qui se trouvent sur divers systèmes tels que les systèmes de fichiers, les sites Web, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, les bases de données relationnelles, Amazon S3, etc. Lorsque vous tapez une question, le service utilise des algorithmes de machine learning pour comprendre le contexte et renvoyer les résultats les plus pertinents, qu'il s'agisse d'une réponse précise ou d'un document entier. Par exemple, vous pouvez poser une question comme « Quel est la prime en espèce de la carte de crédit d'entreprise ? », et Kendra consulte les documents pertinents et retourne une réponse spécifique comme « 2 % ». Kendra fournit un exemple de code afin que vous puissiez commencer rapidement et facilement à intégrer des recherches très précises dans vos applications nouvelles ou existantes.

Q : Comment fonctionne Amazon Kendra avec les autres services AWS ?

R : Amazon Kendra fournit des capacités de recherche basées sur ML pour toutes les données non structurées que les clients stockent dans AWS. Kendra s'intègre facilement aux types de référentiels courants tels que les systèmes de fichiers, les sites Web, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, les bases de données relationnelles, Amazon S3, afin que vous puissiez indexer votre contenu en quelques clics et effectuer des recherches dans vos informations sans écrire une seule ligne de code.

Q : Quels types de questions puis-je poser à Amazon Kendra ?

R : Amazon Kendra prend en charge les types de questions courantes suivants :
  • Questions factuelles (qui, quoi, quand, où et quand) : « Qui est le PDG d'Amazon ? » ou « Quand est le Prime Day 2019 ? ». Celles-ci nécessitent des réponses factuelles qui peuvent être renvoyées sous la forme d'un seul mot ou d'une seule phrase. Cependant, la réponse précise doit être explicitement indiquée dans le contenu du texte ingéré.
  • Questions descriptives : « Comment connecter mon Echo Plus à mon réseau ? » ou « Comment obtenir des avantages fiscaux pour les familles à faible revenu ? » où la réponse peut être une phrase, un passage ou un document entier.
  • Recherches par mots clés : « Fitbit étanche » ou « Garantie Honda», où l'intention et le champ ne sont pas très clairs. Kendra tire parti de ses modèles de deep learning pour renvoyer les documents pertinents dans ces cas.

Q : Que se passe-t-il si mes données ne contiennent pas la réponse précise qu'Amazon Kendra recherche ?

R : Lorsque vos données ne contiennent pas de réponse précise à une question, Kendra renvoie la liste des documents les plus pertinents classés en fonction de ses modèles de deep learning.

Q : À quels types de questions Amazon Kendra ne peut-il pas répondre ?

R : Kendra ne prend pas encore en charge les questions pour lesquelles les réponses nécessitent une agrégation ou des calculs de passage entre documents.

Q : Comment les développeurs sont-ils opérationnels avec Amazon Kendra ?

R : La console Kendra fournit le moyen le plus simple de commencer. Vous pouvez diriger Kendra vers des documents non structurés et semi-structurés comme des questions fréquentes (FAQ) stockées dans S3. Après l'ingestion, vous pouvez commencer à tester Kendra en tapant des requêtes directement dans la section « search » (recherche) de la console. Vous pouvez ensuite déployer la recherche Kendra dans votre propre application avec quelques lignes de code, ou en copiant de courts exemples de code à partir des implémentations de référence pour répliquer des fonctionnalités spécifiques.

Q : Comment personnaliser Amazon Kendra pour mieux l'adapter au domaine ou à la spécialité de mon entreprise ?

R : Kendra offre une expertise spécifique au domaine pour l'informatique, la pharmacie, les assurances, le pétrole et le gaz, les services financiers et industriels, le juridique, les médias et le divertissement, les voyages et l'hôtellerie, la santé, les ressources humaines, les actualités, les télécommunications, les mines, la nourriture et les boissons, et l'automobile. Vous pouvez étendre cela en fournissant vos propres listes de synonymes (prochainement). Vous venez de charger un fichier avec votre terminologie, et Kendra utilise ces synonymes pour enrichir les recherches des utilisateurs.

Q : Quels sont les types de fichiers pris en charge par Amazon Kendra ?

R : Kendra prend en charge les données non structurées et semi-structurées au format .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF et texte.

Q : Comment Amazon Kendra gère-t-il les mises à jour incrémentielles des données?

R : Kendra propose deux méthodes pour maintenir votre index à jour. Premièrement, les connecteurs fournissent une planification pour synchroniser automatiquement et régulièrement vos sources de données. Deuxièmement, l'API Kendra vous permet de créer votre propre connecteur pour envoyer des données directement à Kendra à partir de votre source de données via vos tâches ou applications ETL existantes.

Q : Quelles sont les langues prises en charge par Amazon Kendra ?

R : Kendra rend en charge l'anglais américain.

Q : Quelles modifications dois-je apporter au code de mon application pour utiliser Amazon Kendra ?

R : L'ingestion de contenu ne nécessite pas de codage en utilisant les connecteurs natifs. Vous pouvez également écrire vos propres connecteurs personnalisés pour les intégrer à d'autres sources de données, à l'aide du kit SDK Kendra. Vous pouvez facilement déployer la recherche dans votre application avec quelques lignes de code ou copier des exemples de code courts à partir d'implémentations de référence pour répliquer des fonctionnalités spécifiques. Le kit SDK offre un contrôle et une flexibilité complets de l'expérience de l'utilisateur final.

Q : Dans quelles régions le Amazon Kendra est-il disponible ?

R : Kendra est disponible en version préliminaire publique. Il est actuellement disponible dans les régions AWS Virginie du Nord, Oregon et Irlande. Pour plus d'informations, consultez le tableau des régions AWS.

Q : Comment Amazon Kendra améliore-t-il ses modèles de machine learning ?

R : Les modèles de machine learning d'Amazon Kendra sont régulièrement reformés et ajustés pour chaque client en analysant et en incorporant les modèles de recherche et les commentaires des utilisateurs finaux. Les améliorations apportées aux modèles d'un client ne sont pas partagées avec d'autres clients.

Q : Amazon Kendra utilise-t-il mon contenu pour améliorer les modèles de machine learning pour d'autres clients ?

R : Le contenu traité par Amazon Kendra n'est pas utilisé pour développer ou améliorer la qualité d'Amazon Kendra pour d'autres clients ou d'autres technologies Amazon de machine learning/d'intelligence artificielle.

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