D: Cos'è Amazon Kendra?

R: Amazon Kendra è un servizio aziendale di ricerca estremamente accurato e semplice da utilizzare, basato sul machine learning. Kendra consente agli sviluppatori di aggiungere funzionalità di ricerca alle loro applicazioni, in modo che i loro utenti finali possano scoprire le informazioni archiviate all'interno della grande quantità di contenuti sparsi nella loro azienda. Tali informazioni includono dati da manuali, rapporti di ricerca, domande frequenti, documentazione sulle risorse umane, guide del servizio clienti e si trovano in vari sistemi come file system, siti Web, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, database relazionali, Amazon S3 e altro. Quando si digita una domanda, il servizio utilizza algoritmi di machine learning per comprendere il contesto e restituire i risultati più pertinenti, che si tratti di una risposta precisa o di un intero documento. Ad esempio, puoi fare una domanda del tipo "Quanto è la ricompensa in contanti sulla carta di credito aziendale?" e Kendra mapperà i documenti pertinenti e restituirà una risposta specifica come "2%". Kendra fornisce codice di esempio in modo da poter iniziare rapidamente e integrare facilmente una ricerca estremamente accurata nelle applicazioni nuove o esistenti.

D: In che modo Amazon Kendra si interfaccia con altri servizi AWS?

R: Amazon Kendra offre funzionalità di ricerca basate su ML per tutti i dati non strutturati che i clienti archiviano in AWS. Kendra offre una facile integrazione con i tipi di repository più diffusi come file system, siti Web, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, database relazionali e Amazon S3, per consentirti di indicizzare i contenuti con pochi clic e di cercare le informazioni senza scrivere una sola riga di codice.

D: Quali tipi di domande posso porre ad Amazon Kendra?

R: Amazon Kendra supporta i seguenti tipi comuni di domande:
  • Domande concrete (chi, cosa, quando, dove): "Chi è il CEO di Amazon?" o "Quando è il Prime Day 2019?". Tali domande richiedono risposte basate sui fatti che possono essere restituite sotto forma di una singola parola o frase. La risposta precisa, tuttavia, deve essere esplicitamente dichiarata nel contenuto del testo inserito.
  • Domande descrittive: "Come collego Echo Plus alla mia rete?" o "Come posso ottenere agevolazioni fiscali per le famiglie a basso reddito?" dove la risposta potrebbe essere una frase, un passaggio o un intero documento.
  • Ricerche per parole chiave: "Fitbit impermeabile" o "Garanzia Honda", dove l'intento e la portata non sono molto chiari. Kendra sfrutterà i suoi modelli di deep learning per restituire documenti pertinenti in questi casi.

D: Cosa succede se i miei dati non contengono la risposta precisa che Amazon Kendra sta cercando?

R: Quando i tuoi dati non contengono una risposta precisa a una domanda, Kendra restituisce un elenco dei documenti più rilevanti classificati in base ai suoi modelli di deep learning.

D: A quali tipi di domande Amazon Kendra non sarà in grado di rispondere?

R: Kendra non supporta ancora domande per le quali le risposte richiedono aggregazioni o calcoli tra passaggi di vari documenti.

D: In che modo gli sviluppatori possono iniziare a lavorare con Amazon Kendra?

R: La console di Kendra offre il modo più semplice per iniziare. Puoi indicare a Kendra documenti non strutturati e semi-strutturati, come le domande frequenti memorizzate in S3. Dopo l'inserimento, puoi iniziare a testare Kendra digitando le query direttamente nella sezione "Cerca" della console. È quindi possibile distribuire la ricerca Kendra nella propria applicazione con poche righe di codice o copiando esempi di codici brevi dalle implementazioni di riferimento per replicare funzionalità specifiche.

D: Come posso personalizzare Amazon Kendra per adattarlo meglio al settore della mia azienda o all'attività aziendale?

R: Kendra offre competenze specifiche per settori quali: IT, farmaceutico, assicurativo, petrolio e gas, industriale, servizi finanziari, ambito legale, media e intrattenimento, settore turistico e alberghiero, salute, risorse umane, notizie, telecomunicazioni, industria mineraria, settore alimentare e settore automobilistico. Puoi estenderti oltre fornendo i tuoi elenchi di sinonimi (disponibile a breve). Devi solo caricare un file con la tua terminologia specifica e Kendra utilizzerà questi sinonimi per arricchire le ricerche degli utenti.

D: Quali tipi di file supporta Amazon Kendra?

R: Kendra supporta dati non strutturati e semi-strutturati in formato .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF e testo.

D: In che modo Amazon Kendra gestisce gli aggiornamenti incrementali dei dati?

R: Kendra fornisce due metodi per mantenere aggiornato il tuo indice. Innanzitutto, i connettori forniscono la pianificazione per sincronizzare le origini dati automaticamente e in modo regolare. In secondo luogo, l'API di Kendra ti consente di creare il tuo connettore per inviare i dati direttamente a Kendra dall'origine dati tramite i tuoi lavori ETL o applicazioni esistenti.

D: Quali lingue supporta Amazon Kendra?

R: Kendra supporta l'inglese americano.

D: Quali modifiche al codice sono necessarie per utilizzare Amazon Kendra?

R: L'inserimento di contenuti non richiede la codifica quando si utilizzano i connettori nativi. Puoi anche scrivere i tuoi connettori personalizzati per integrarli con altre origini dati, usando il kit SDK Kendra. È possibile distribuire facilmente la ricerca nell'applicazione con poche righe di codice o copiando esempi di codici brevi da implementazioni di riferimento per replicare funzionalità specifiche. Il kit SDK offre pieno controllo e flessibilità dell'esperienza dell'utente finale.

D: In quali regioni è disponibile Amazon Kendra?

R: Kendra è in anteprima pubblica. È attualmente disponibile nelle seguenti regioni AWS: Virginia settentrionale, Oregon e Irlanda. Per ulteriori informazioni, consulta la tabella delle regioni AWS.

D: In che modo Amazon Kendra migliora i suoi modelli di machine learning?

R: I modelli di machine learning di Amazon Kendra vengono regolarmente riformati e messi a punto per ogni cliente analizzando e incorporando i modelli di ricerca e il feedback degli utenti finali. I miglioramenti ai modelli di un cliente non sono condivisi con altri clienti.

D: Amazon Kendra utilizza i miei contenuti per migliorare i modelli di machine learning per altri clienti?

R: I contenuti elaborati da Amazon Kendra non vengono utilizzati per sviluppare o migliorare la qualità di Amazon Kendra per altri clienti o altre tecnologie di machine learning/intelligenza artificiale di Amazon.

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