Amazon Kendra è un servizio di ricerca intelligente basato sul machine learning (ML). 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 ML per fornire risposte più rilevanti a partire da dati non strutturati. Cercando parole chiave generiche (come "tutele sanitarie"), o ponendo domande in linguaggio naturale ("quanto dura il congedo di maternità?"), Amazon Kendra sfrutterà la comprensione della lettura per fornire risposte specifiche ("14 settimane"). Per domande più generali, come ad esempio "come si configura un VPN?" Amazon 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 curate tramite un modello specializzato, che individua la domanda più simile 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, che presenta risposte specifiche così come contenuti associati da esplorare, se hai bisogno di ulteriori informazioni.

Apprendimento incrementale

Amazon Kendra impiega il ML 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 ML.

Ottimizzazione e precisione

Puoi ottimizzare i risultati di ricerca e promuovere risposte e documenti specifici nei risultati sulla base di obiettivi aziendali definiti. Ad esempio, l'ottimizzazione della pertinenza consente di ottimizzare 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 chiede: "Che cos'è un HSA?" Amazon Kendra restituirà documenti che parlano di "Health Savings Account (Conto di risparmio sanitario)" 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 Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft 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

Amazon 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, tra cui risorse umane, operazioni, supporto e ricerca e sviluppo. Amazon 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,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", Amazon 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.

Experience Builder

Ora con Amazon Kendra puoi implementare un'esperienza di ricerca totalmente funzionale e personalizzabile in pochi clic, senza la necessità di avere esperienza pregressa con codifica o ML. Experience Builder offre un flusso di lavoro intuitivo a livello grafico per progettare, personalizzare e avviare in modo rapido la tua applicazione di ricerca tramite Amazon Kendra in modo sicuro sul cloud. Puoi iniziare con il modello pronto all'uso sull'esperienza di ricerca presente nel builder, che può essere personalizzato in modo semplice, trascinando e rilasciando i componenti che desideri, come i filtri o le categorizzazioni. Puoi invitare altre persone a collaborare o a testare la tua applicazione di ricerca per ricevere un feedback, e poi condividere il progetto con tutti gli utenti una volta che sarai pronto per implementare l'esperienza. Amazon Kendra Experience Builder include l'integrazione AWS Single Sign-On (SSO), che supporta provider di identità comuni come Azure AD e Okta, offrendo un'autenticazione SSO sicura all'utente finale mentre accede all'esperienza di ricerca. Per ulteriori informazioni su Amazon Kendra Experience Builder, consulta la documentazione.

Pannello di controllo sulle analisi dei dati

Il pannello di controllo per le analisi dei dati di Amazon Kendra ti consente di comprendere meglio i parametri di qualità e usabilità delle tue applicazioni di ricerca tramite Amazon Kendra. Il pannello di controllo sulle analisi dei dati aiuta gli amministratori e i creatori di contenuti a capire con quanta facilità gli utenti finali riescono a trovare i risultati della ricerca, la qualità dei risultati della ricerca e lacune nel contenuto. Il pannello di controllo sulle analisi dei dati di Amazon Kendra fornisce uno snapshot su come gli utenti interagiscono con la tua applicazione di ricerca e sul grado di efficacia dei tuoi risultati di ricerca. È possibile visualizzare i dati analitici in un pannello di controllo grafico nella console oppure puoi creare i tuoi pannelli di controllo tramite l'accesso ai dati analitici sulla ricerca attraverso un'API. Dà la possibilità ai clienti di approfondire le tendenze di ricerca e i comportamenti degli utenti per identificare informazioni approfondite, oltre ad aiutare ad avere chiarezza sulle potenziali aree di miglioramento. Per ulteriori informazioni sul pannello di controllo sulle analisi dei dati di Amazon Kendra, consulta la documentazione.

Arricchimento dei documenti personalizzato

Con le funzionalità di arricchimento personalizzato dei documenti di Amazon Kendra, puoi creare una pipeline di importazione dati personalizzata che può pre-elaborare i documenti prima della loro indicizzazione in Amazon Kendra. Per esempio, durante l'importazione di contenuti da una repository come SharePoint utilizzando i nostri connettori, è possibile arricchire i documenti con ulteriori metadati, convertire i documenti scansionati in testo, classificare i documenti, estrarre entità e trasformare ulteriormente il documento utilizzando processi di ETL personalizzati. L'arricchimento viene eseguito sulla base di semplici regole che possono essere configurate nella console o richiamando funzioni da AWS Lambda. Queste funzioni possono chiamare in modo opzionale altri servizi AWS di IA come Amazon Comprehend, Amazon Transcribe o Amazon Textract. Per ulteriori informazioni sulla funzionalità di arricchimento personalizzate dei documenti, consulta la documentazione.

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 per cento, ma lo aiuta anche guidandolo verso domande più precise e più frequenti. In genere questi tipi di domande danno come risultato risposte più pertinenti e utili. Ad esempio, se inizi a digitare "Dov'è" nella casella di ricerca, Amazon Kendra può suggerire opzioni per completare la query, come "Dov'è l'IT desk?" oppure "Dov'è il bar?" e altre domande frequenti correlate.

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