Amazon Kendra est un service de recherche intelligente optimisé par le machine learning. Kendra réinvente la recherche d'entreprise pour vos sites Web et applications afin que vos employés et clients puissent facilement trouver le contenu qu'ils recherchent, même lorsque celui-ci est disséminé dans différents sites et référentiels de contenu au sein de votre organisation.

Amazon Kendra utilise le machine learning pour fournir des réponses plus pertinentes à partir de données non structurées. Recherchez des mots clés généraux tels que « bienfaits pour la santé » ou posez des questions en langage naturel, par exemple, « combien de temps dure un congé de maternité ? » et Kendra utilisera la compréhension de la lecture pour donner des réponses spécifiques telles que « 14 semaines ». Pour des questions d'ordre plus général telles que « comment configurer mon VPN ? » Kendra donne des réponses descriptives en extrayant le passage de texte le plus pertinent.

Amazon Kendra prend également en charge la correspondance des questions fréquentes (FAQ) et extrait les réponses des questions fréquentes organisées à l'aide d'un modèle spécialisé qui identifie la question qui se rapproche le plus de la vôtre dans les questions fréquentes et renvoie la réponse correspondante.

Pour compléter les réponses extraites et la correspondance des questions fréquentes, Amazon Kendra utilise un modèle de recherche sémantique de deep learning pour un classement précis des documents. Dans l'ensemble, il fournit une expérience de recherche plus riche, offrant aux utilisateurs des réponses spécifiques, ainsi que du contenu connexe à explorer si ceux-ci ont besoin de plus d'informations.

Apprentissage incrémentiel

Amazon Kendra utilise le machine learning pour optimiser en continu les résultats des recherches en fonction des modèles de recherche et des commentaires des utilisateurs finaux. Par exemple, lorsque les utilisateurs recherchent « Comment modifier mes prestations de santé ? », plusieurs documents de prestation des RH sont en concurrence pour occuper la première place. Pour déterminer le document le plus pertinent pour cette question, Amazon Kendra apprendra des interactions et des commentaires des utilisateurs pour promouvoir les documents préférés en haut de la liste. Amazon Kendra applique automatiquement des techniques d'apprentissage incrémentiel sans avoir besoin d'une expertise en machine learning.

Réglage et précision

En plus de fournir une précision de pointe clé en main, les clients peuvent affiner les résultats de leurs recherches et améliorer des réponses et des documents spécifiques dans les résultats en fonction d'objectifs métier spécifiques. Par exemple, le réglage de la pertinence vous permet d'améliorer les résultats en fonction des sources de données de référence, des auteurs ou de la mise à jour récente des documents. Pour en savoir plus, consultez notre article de blog sur le réglage de la pertinence.

Vous pouvez étendre la compréhension de votre vocabulaire commercial à Amazon Kendra, vous pouvez fournir vos propres synonymes personnalisés. Amazon Kendra les utilise pour étendre automatiquement les requêtes afin d'inclure du contenu et des réponses qui correspondent au vocabulaire étendu. Par exemple, lorsqu'un utilisateur final pose la question « Qu'est-ce qu'un HSA ? » Amazon Kendra renverrait des documents qui font référence au « compte d'épargne santé » ou au « HSA ».

Connecteurs

L'utilisation de connecteurs est rapide et facile. Il suffit d'ajouter des sources de données à votre index Amazon Kendra et de sélectionner le type de connecteur. Les connecteurs peuvent être programmés pour synchroniser automatiquement votre index avec votre source de données, de sorte que vous recherchez toujours en toute sécurité le contenu le plus à jour. Amazon Kendra propose des connecteurs natifs pour les sources de données populaires telles que S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence et bien d'autres. Dans le cas où un connecteur natif n'est pas disponible, Amazon Kendra propose un connecteur de source de données personnalisé, ainsi qu'une multitude de connecteurs pris en charge par les partenaires. Pour plus d'informations sur la disponibilité du connecteur Amazon Kendra, visitez la bibliothèque de connecteurs Amazon Kendra.

Optimisation de domaine

Kendra utilise des modèles de deep learning pour comprendre les requêtes en langage naturel et documenter le contenu et les structures pour un large éventail de cas d'utilisation internes tels que les RH, les opérations, l'assistance et le R&D. Kendra est également optimisé pour comprendre un langage complexe dans des domaines tels que l'informatique, les services financiers, les assurances, les produits pharmaceutiques, la fabrication industrielle, le pétrole et le gaz, 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. Par exemple, un utilisateur recherchant des réponses RH pourrait entrer « date limite de dépôt du formulaire HSA », et Kendra recherche également « date limite de dépôt du formulaire de compte d'épargne santé » pour une couverture plus large afin d'obtenir la réponse la plus précise.

Complétion automatique des requêtes prochainement

Amazon Kendra inclut la fonctionnalité qui permet de compléter automatiquement la requête de recherche d'un utilisateur. La complétion automatique des requêtes permet non seulement à l'utilisateur de réduire la saisie d'environ 25 %, mais également les aide en les guidant vers des questions plus précises et fréquemment posées. Des questions plus précises donnent généralement des réponses plus pertinentes et utiles. Par exemple, si vous commencez à taper « Où est » dans la zone de recherche, Kendra peut suggérer des options comme « Où est le support informatique ? », ou « Où est la cafétéria ? » et d'autres questions courantes connexes, pour terminer la requête.

Analyse et amélioration continue prochainement

Afin de fournir une expérience de recherche en constante amélioration, Amazon Kendra capture les activités pendant les recherches (clics, pouces vers le haut ou vers le bas) et vous présente des métriques et des informations afin que vous puissiez prendre des mesures pour apporter des améliorations. Kendra fournit des mesures opérationnelles de base telles que les principales requêtes, les meilleurs documents et les requêtes par jour. Kendra fournit également des mesures de qualité courantes telles que le MRR (Mean Reciprocal Rank) et des commentaires explicites, c'est-à-dire le nombre de validations et d'invalidations. Vous pouvez utiliser ces informations pour créer des questions fréquentes (FAQ) plus pertinentes, favoriser certaines sources de données avec un contenu faisant plus autorité ou former vos équipes du service clientèle aux questions les plus fréquemment posées.

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