Amazon Kendra

Servizio di ricerca intelligente estremamente accurato basato sul machine learning.

Amazon Kendra è un servizio di ricerca intelligente basato sul machine learning. Kendra reinventa la ricerca aziendale per siti Web e applicazioni, permettendo così a dipendenti e clienti di trovare con facilità i contenuti che cercano, anche quando sono sparsi in più ubicazioni e repository di contenuti all'interno dell'organizzazione.

Amazon Kendra consente di dire addio alle ricerche all'interno di una miriade di dati non strutturati e di trovare le risposte giuste a ogni domanda, quando necessario. Amazon Kendra è completamente gestito, pertanto non prevede server da assegnare né modelli di apprendimento automatico da creare, formare e distribuire.

Cos'è Amazon Kendra? (1:26)

Risposte migliori e immediate in linguaggio naturale

È possibile fare domande in linguaggio naturale oltre a usare semplici parole chiave per ottenere le risposte desiderate. Kendra restituisce la risposta esatta estraendola da un documento, ad esempio un frammento di testo, una domanda frequente o un documento PDF. Invece di passare al setaccio lunghi elenchi di documenti per trovare risposte specifiche, Kendra fornisce anche risposte suggerite in anticipo. Ecco la differenza tra l'esperienza di ricerca prima e dopo Kendra.

Get better answers upfront

Vantaggi

Risposte pertinenti ottenute velocemente

Non è più necessario passare al setaccio lunghi elenchi di collegamenti nella speranza che uno contenga le informazioni desiderate. A differenza della tecnologia di ricerca standard, le funzionalità di ricerca in linguaggio naturale restituiscono le risposte desiderate in modo rapido e preciso, a prescindere dal luogo in cui risiede l'informazione all'interno dell'organizzazione.

Accesso centralizzato alle informazioni

L'uso di Kendra permette di aggregare con facilità i contenuti di repository come SharePoint, Amazon S3, ServiceNow, Salesforce e Amazon RDS in un indice centralizzato, che accelera la ricerca dei dati aziendali e il reperimento della risposta più accurata.

Risultati della ricerca migliori

I modelli di deep learning di Kendra sono pre-addestrati per 14 settori, così è possibile estrarre risposte più accurate per una vasta gamma di casi d'uso aziendali da subito. È anche possibile migliorare i risultati della ricerca impostando manualmente l'importanza di origini dati, autori, livello di aggiornamento o usando tag personalizzati.

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Distribuzione in pochi clic

La configurazione è rapida e offre di conseguenza un accesso più veloce alle funzionalità di ricerca intelligente di Kendra rispetto ai tempi delle soluzioni di ricerca standard. Bastano pochi clic per configurare un indice, collegare le origini dati pertinenti e iniziare a usare Amazon Kendra per cercare le risposte desiderate all'interno dell'organizzazione.

Casi d'uso

Interazioni migliori con i clienti

Amazon Kendra riesce a capire meglio cosa chiedono i clienti, ad esempio tramite chatbot QnA, assistenza operatori o ricerca sul Web dei clienti, per fornire risposte più pertinenti ed esperienze migliori.

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Accelerazione di ricerca e sviluppo

Scienziati e sviluppatori che conducono nuove ricerche e puntano sull'innovazione hanno bisogno di accedere alle informazioni di progetti precedenti, in genere sepolte nei datastore aziendali. Con una ricerca più veloce e precisa, questi gruppi sprecano meno tempo nelle ricerche aumentando quello dedicato all'innovazione.

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Riduzione di rischi di conformità e normativi

Il machine learning consente di identificare e capire rapidamente policy pubblicate in centinaia di siti Web diversi dedicati alle normative permettendo di migliorare i processi di conformità e applicazione delle policy.

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I dati desiderati alla portata dei dipendenti

Unificando e indicizzando i contenuti derivanti da una varietà di silos di informazioni eterogenei con una struttura a più livelli nell'organizzazione, le aziende creano e mantengono un catalogo di conoscenze attivo. Grazie a questa vista centralizzata, è possibile individuare velocemente le informazioni disponibili e ottenerle.

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Clienti

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Accelerazione della ricerca in scienze dei materiali

"Quando i nostri scienziati dei materiali conducono nuove ricerche, hanno bisogno di accedere alle informazioni provenienti da precedenti ricerche pertinenti, informazioni sepolte nei numerosi brevetti che deteniamo nella nostra enorme base di conoscenza... Kendra consente ai nostri scienziati di trovare le informazioni di cui hanno bisogno gestendo query in linguaggio naturale, in modo rapido e preciso".

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Accesso ottimizzato alle informazioni su normative e conformità

"Il nostro obiettivo è quello di aiutare i clienti a ottenere le risposte di cui hanno bisogno con maggiore rapidità, anche quando le risposte corrette sono sepolte in documenti di oltre 100 pagine, in modo che possano ricevere le informazioni sulle normative in minor tempo e prendere decisioni più velocemente e con maggiore sicurezza"

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Accesso più rapido alle informazioni nella base di conoscenze

Kendra trova la risposta a domande come "Qual è la lunghezza della condotta Pluto?" in modo rapido e preciso. Questo cambiamento graduale delle capacità cognitive consentirà un processo decisionale ancora migliore e più rapido per ottimizzare le nostre operazioni e la vita lavorativa dei nostri dipendenti."
 

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Inizia a usare Kendra oggi stesso

Kendra consente di reinventare l'esperienza di ricerca autonomamente, offrendo la possibilità di collegare le origini dati e iniziare a testare l'esperienza di ricerca sui contenuti in pochi minuti.

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Creat an index
Fase 1: crea un indice

Crea un indice in cui aggiungere le tue origini dati.

Add data source
Fase 2: aggiungi origini dati

Usa i connettori di Kendra per fonti popolari come S3, SharePoint, Salesforce, Servicenow, database RDS, One Drive e molti altri in arrivo entro la fine dell'anno.

Test and deploy
Fase 3: prova e distribuisci

Prova l'esperienza di ricerca direttamente nella console. Accedi anche al codice di esempio per ciascun componente dell'esperienza di ricerca in modo da distribuirlo facilmente su applicazioni nuove o esistenti.