Amazon Kendra est un service de recherche intelligente à technologie machine learning (ML). Kendra réinvente la recherche d'entreprise pour vos sites web et applications afin que vos employés et vos 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 ML pour fournir des réponses plus pertinentes à partir de données non structurées. Recherchez des mots clés généraux (tels que « bénéfices pour la santé ») ou posez des questions en langage naturel (« combien de temps dure un congé de maternité ? ») et Amazon Kendra utilisera la compréhension de la lecture pour donner des réponses spécifiques (« 14 semaines »). Pour des questions d'ordre plus général telles que « Comment configurer mon VPN ? » Amazon 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 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 qui présente des réponses spécifiques, ainsi que du contenu connexe à explorer si vous avez besoin de plus d'informations.

Apprentissage incrémentiel

Amazon Kendra utilise le ML 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 ressources humaines (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 ML.

Réglage et précision

Vous pouvez affiner les résultats de vos 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 billet 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 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 qu'Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence et bien d'autres. Si 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

Amazon 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, notamment les RH, les opérations, l'assistance et le R&D. Amazon 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 actualités, les télécommunications, les mines, la nourriture et les boissons, et l'automobile. Par exemple, un utilisateur recherchant des réponses RH pourrait saisir « date limite de dépôt du formulaire HSA », et Amazon 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.

Experience Builder

Vous pouvez désormais déployer, en quelques clics, une expérience de recherche entièrement fonctionnelle et personnalisable avec Amazon Kendra sans aucune expérience de codage ou de ML. Experience Builder fournit un flux de travail visuel intuitif pour créer, personnaliser et lancer rapidement et en toute sécurité sur le cloud votre application de recherche à technologie Amazon Kendra. Vous pouvez démarrer par le modèle d'expérience de recherche prêt à l'emploi disponible dans le créateur personnalisable. Il vous suffit de faire glisser et de déposer les composants qui vous intéressent comme les filtres ou le tri. Vous pouvez inviter d'autres personnes à collaborer ou à tester votre application de recherche pour recueillir des commentaires, puis partager le projet avec tous les utilisateurs lorsque vous êtes prêt à déployer l'expérience. La fonction Experience Builder d'Amazon Kendra est dotée d'une intégration AWS Single Sign-On (SSO) qui prend en charge les fournisseurs d'identité les plus courants comme Azure AD et Okta. Elle assure à l'utilisateur final une expérience de recherche et d'authentification SSO sécurisée. Pour en savoir plus sur Experience Builder d'Amazon Kendra, veuillez consulter la documentation.

Search Analytics Dashboard

La fonction Search Analytics Dashboard d'Amazon Kendra vous permet de mieux comprendre les métriques de qualité et de convivialité de vos applications de recherche à technologie Amazon Kendra. Elle aide les administrateurs et les créateurs de contenu à comprendre avec quelle facilité les utilisateurs finaux parviennent à des résultats de recherche pertinents et à apprécier la qualité des résultats de recherche et les lacunes du contenu. Search Analytics Dashboard d'Amazon Kendra fournit un instantané de la manière dont vos utilisateurs interagissent avec votre application de recherche et de l'efficacité de votre résultat de recherche. Vous pouvez visualiser les données d'analytique dans un tableau de bord dans la console. Vous pouvez également créer vos propres tableaux de bord en accédant aux données d'analytique de recherche à travers une API. Les clients peuvent ainsi explorer les tendances de recherche et le comportement des utilisateurs afin d'en tirer des informations et d'identifier les domaines susceptibles d'être améliorés. Pour en savoir plus sur Search Analytics Dashboard d'Amazon Kendra, veuillez consulter la documentation.

Custom Document Enrichment

Grâce aux fonctionnalités Custom Document Enrichment d'Amazon Kendra, vous pouvez créer un pipeline d'ingestion personnalisé capable de prétraiter les documents avant leur indexation dans Amazon Kendra. Par exemple, vous pouvez enrichir les documents avec de nouvelles métadonnées, convertir les documents numérisés en texte, classer les documents, extraire les entités et poursuivre la transformation du document à l'aide de processus ETL personnalisés tout en ingérant du contenu à partir d'un référentiel tel que SharePoint à l'aide de nos connecteurs. L'enrichissement se fait par des règles simples qui peuvent être configurées dans la console ou en appelant des fonctions d'AWS Lambda. Ces fonctions peuvent éventuellement appeler d'autres services AWS IA tels qu'Amazon Comprehend, Amazon Transcribe ou Amazon Textract. Pour en savoir plus sur la fonction Custom Document Enrichment d'Amazon Kendra, veuillez consulter la documentation.

Complétion automatique des requêtes

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

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