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 utilizza il machine learning per fornire risposte più rilevanti a partire da dati non strutturati. Cercando parole chiave generiche, come "tutele sanitarie", o ponendo domani in linguaggio naturale, come "quanto dura il congedo di maternità?", Kendra impiegherà la comprensione della lettura per fornire risposte specifiche come "14 settimane". Per domande più generali, come ad esempio "come si configura un VPN?", Kendra fornisce risposte descrittive estraendo il passaggio del testo più pertinente.

Amazon Kendra supporta inoltre l'abbinamento delle domande frequenti ed estrae le risposte dalle domande frequenti redatte con cura tramite un modello specializzato, che individua la domanda più simile tra quelle delle FAQ e restituisce la risposta corrispondente.

A completamento delle risposte estratte e dell'abbinamento delle domande frequenti, Amazon Kendra impiega un modello di ricerca semantico di deep learning per fornire una classifica dei documenti accurata. Nel complesso, questo fornisce un'esperienza di ricerca più ricca, presentando agli utenti risposte specifiche così come contenuti associati da esplorare, qualora necessitassero di maggiori informazioni.

Apprendimento incrementale

Amazon Kendra impiega il machine learning per ottimizzare continuamente i risultati di ricerca in base ai pattern di ricerca e ai feedback dell'utente finale. Ad esempio, quando gli utenti chiedono "Come posso modificare i miei benefici dell'assicurazione sanitaria?", per i primi posti competeranno diversi documenti relativi alle risorse umane e ai benefici. Per determinare il documento più rilevante per questa domanda, Amazon Kendra apprenderà dalle interazioni e dai feedback dell'utente per mettere i documenti preferiti in cima alla lista. Amazon Kendra applica automaticamente tecniche di apprendimento incrementale senza la necessità di possedere esperienza nel machine learning.

Ottimizzazione e precisione

Oltre a disporre di una precisione ottimale di default, i clienti possono ottimizzare i risultati di ricerca e promuovere risposte e documenti specifici tra i risultati sulla base dei propri specifici obiettivi aziendali. Ad esempio, l'ottimizzazione della pertinenza consente di promuovere i risultati sulla base di creatori di contenuti oppure di origini dati più autorevoli, oppure sulla base dell'aggiornamento dei documenti. Scopri maggiori informazioni nel post del blog dedicato all'ottimizzazione della pertinenza.

Per estendere la comprensione di Amazon Kendra del vocabolario del tuo specifico settore, puoi fornire dei sinonimi personalizzati. Amazon Kendra impiega i sinonimi per espandere automaticamente le domande e includere contenuti e risposte che soddisfano il vocabolario ampliato. Ad esempio, quando un utente finale chiede "Che cos'è un HSA?", Amazon Kendra restituirà documenti che parlano di "Health Savings Account" o di "HSA".

Connettori

L'uso dei connettori è semplice e veloce, basta aggiungere origini dati all'indice Amazon Kendra e selezionare il tipo di connettore. I connettori potranno essere programmati per sincronizzare automaticamente il tuo indice con l'origine dati, in modo da cercare sempre in sicurezza i contenuti più aggiornati. Amazon Kendra offre connettori nativi per origini dati popolari come S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence e molte altre. Qualora non fosse disponibile un connettore nativo, Amazon Kendra offre un connettore dell'origine dati personalizzato nonché una gamma di connettori supportati dei partner. Per maggiori informazioni sui connettori di Amazon Kendra disponibili, visita Amazon Kendra Connector Library.

Ottimizzazione del dominio

Kendra utilizza modelli di deep learning per comprendere le query in linguaggio naturale e il contenuto e le strutture dei documenti per una vasta gamma di casi d'uso interno, come risorse umane, operazioni, supporto e ricerca e sviluppo. Kendra è inoltre ottimizzato per comprendere il linguaggio complesso da domini come IT, servizi finanziari, assicurazioni, prodotti farmaceutici, produzione industriale, petrolio e gas, ambito legale, media e intrattenimento, settore turistico e alberghiero, salute, risorse umane, notizie, telecomunicazioni, industria mineraria, settore alimentare e settore automobilistico. Ad esempio, se un utente alla ricerca di risposte legate alle risorse umane inserisse "scadenza per la presentazione del modulo HSA", Kendra cercherebbe anche "scadenza per la presentazione del modulo per il conto di risparmio sanitario" per una copertura più ampia e per ottenere la risposta più accurata.

Completamento automatico delle query

Amazon Kendra include la funzionalità per completare automaticamente la query di ricerca di un utente finale. Il completamento automatico delle query non solo aiuta l'utente a ridurre la digitazione di circa il 25%, ma lo aiuta anche guidandolo verso domande più precise e più frequenti. Domande più precise in genere danno come risultato risposte più pertinenti e utili. Ad esempio, se inizi a digitare "Dov'è" nella casella di ricerca, Kendra può suggerire opzioni come "Dov'è l'IT desk?" oppure "Dov'è il self-service?" e altre domande frequenti correlate, per completare la query.

Analisi e miglioramento continuo disponibile a breve

Al fine di offrire un'esperienza di ricerca in costante miglioramento, Amazon Kendra intercetta le attività durante le ricerche (clic, pollice in alto o in giù) e ti mostrerà parametri e approfondimenti in modo che tu possa agire per apportare miglioramenti. Kendra fornisce parametri operativi di base come query principali, documenti principali e query al giorno. Kendra fornirà anche parametri di qualità comuni, come il rank reciproco medio (MRR, Mean Reciprocal Rank) e il feedback esplicito, ovvero i pollici in alto o in giù. Puoi utilizzare queste informazioni per creare domande frequenti più pertinenti, aumentare la priorità di determinate origini dati con contenuti più autorevoli o formare i tuoi team del servizio clienti sulle domande più frequenti.

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