Linguaggio naturale e supporto per parole chiave

La capacità di Amazon Kendra di comprendere le domande in linguaggio naturale è il nucleo del suo motore di ricerca, quindi gli utenti finali hanno la possibilità di cercare per parole chiave generali come "benefici per la salute" o per domande più specifiche in linguaggio naturale come "quanto dura il congedo di maternità?". Kendra restituirà risposte specifiche come "14 settimane", mentre per le ricerche più generali Kendra restituirà il passaggio più pertinente e i relativi documenti. Il linguaggio naturale ti consente di ottenere risposte più specifiche, ovunque si trovino all'interno dei tuoi dati.

Comprensione della lettura e corrispondenza con domande frequenti

Amazon Kendra è in grado di estrarre risposte specifiche da dati non strutturati. Non è richiesta alcuna pre-formazione, devi semplicemente indicare a Kendra i tuoi contenuti e Kendra fornirà risposte specifiche a domande in linguaggio naturale quali "come configuro il mio VPN?" dove la risposta viene automaticamente estratta dal documento più pertinente. Puoi anche caricare un elenco di domande frequenti su Kendra in modo che ti fornisca risposte dirette a domande comuni poste dagli utenti finali. Kendra troverà la domanda più vicina alla query di ricerca e restituirà la risposta corrispondente.

Classifica dei documenti

Per integrare le risposte estratte, Amazon Kendra utilizza un modello di ricerca semantica basato sul deep learning per restituire un elenco classificato di documenti pertinenti. Ciò fornisce all'utente finale un elenco più esaustivo di contenuti da esplorare qualora avesse bisogno di ulteriori informazioni.

Connettori

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. L'uso dei connettori è semplice e veloce, basta aggiungere origini dati all'indice Kendra e selezionare il tipo di connettore. I connettori manterranno i diritti di accesso ai documenti e potranno essere programmati per sincronizzare automaticamente il tuo indice con l'origine dati, in modo da cercare sempre in sicurezza i contenuti più aggiornati. Per altri tipi di origini dati, Kendra offre un'API che consente di creare il proprio connettore e caricare documenti dal proprio lavoro ETL o dall'applicazione back-end. Poiché ogni origine dati può contenere diversi tipi di file, Kendra supporta dati non strutturati e semi-strutturati in formato HTML, MS Office Word e PowerPoint, PDF e testo.

Ottimizzazione della pertinenza

Puoi aumentare la priorità di determinati campi nel tuo indice per assegnare maggiore importanza a risposte specifiche. Amazon Kendra ti consente di ottimizzare per origini dati specifiche o per aggiornamento dei documenti. Ad esempio, quando si cerca "Quando è re:invent?" puoi aumentare la pertinenza dell'aggiornamento del documento, in modo che le date del 2019 siano la risposta suggerita. In alternativa, potresti aumentare la priorità di un'origine dati più affidabile in un indice di rapporti di ricerca. Kendra supporta inoltre l'aumento priorità dei documenti in base al numero di voti o visualizzazioni, cosa comune nei forum e in altre basi di conoscenza di supporto. La combinazione di queste funzioni di aumento priorità, ad esempio, aumenta la priorità non solo dei documenti che vengono visualizzati più spesso, ma anche dei documenti che sono più recenti, come le notizie di tendenza o gli aggiornamenti.

Punteggi di affidabilità

Con i punteggi di affidabilità, puoi vedere la precisione stimata dei risultati di ricerca. Amazon Kendra assegna punteggi di affidabilità in base a quattro categorie principali: Molto alta, Alta, Media e Bassa per i risultati dei vari documenti (ad es. risposta factoid, Domande frequenti). I punteggi di affidabilità ti consentono di distinguere e di impostare delle soglie per i risultati da visualizzare.

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. Puoi migliorare ulteriormente le competenze nel dominio 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.

Apprendimento incrementale disponibile a breve

I modelli di machine learning di Amazon Kendra vengono regolarmente riformati e messi a punto per ogni cliente incorporando i modelli di ricerca e il feedback degli utenti finali. Ad esempio, quando gli utenti chiedono "Come posso modificare i miei benefici dell'assicurazione sanitaria?", più documenti relativi alle risorse umane e ai benefici competeranno per il primo posto. Sebbene i documenti più recenti possano essere classificati più in alto nell'elenco, questi criteri da soli potrebbero non essere sufficienti per ottenere il primo posto nell'elenco. Tuttavia, man mano che cresce l'interesse per le istruzioni di registrazione dell'ultimo anno e gli utenti iniziano ad aprirle più spesso di quelle più vecchie, il modello Kendra imparerà a dare sempre più priorità al nuovo documento verso la cima alla lista.

Completamento automatico delle query disponibile a breve

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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