Amazon Kendra

기계 학습을 통해 제공되는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈 검색 서비스입니다.
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Kendra가 제안하는 답변

Amazon Kendra는 기계 학습을 통해 제공되는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈 검색 서비스입니다. Kendra는 웹 사이트와 애플리케이션에 강력한 자연어 검색 기능을 제공하므로 최종 사용자가 회사 전체에 산재해 있는 많은 양의 콘텐츠 내에서 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

Kendra의 주요 이점

자연 언어로 질문하고 즉각적인 답변을 얻습니다.

그저 간단한 키워드 대신 자연어 질문을 사용하여 정확한 답변, FAQ 또는 전체 문서 등 원하는 답을 얻을 수 있습니다. 필요한 정보를 찾기 위해 더 이상 긴 링크 목록을 샅샅이 뒤질 필요가 없습니다.


클릭 몇 번으로 모든 데이터를 한곳에 모으십시오.

정보 사일로를 제거하십시오. Kendra를 사용하면 파일 시스템, SharePoint, 인트라넷 사이트, 파일 공유 서비스 등의 콘텐츠를 중앙 위치에 쉽게 추가할 수 있으므로 모든 정보를 신속하게 검색하여 최상의 답변을 찾을 수 있습니다.


지속적인 검색 결과 개선

Kendra의 기계 학습 알고리즘은 사용자가 가장 중요하다고 생각하는 결과를 학습하기 때문에 시간이 지남에 따라 그 결과가 점점 향상됩니다. 또한, 특정 데이터 소스 또는 문서 시의성의 중요성을 수동으로 조정하여 결과를 미세 조정하는 옵션도 있습니다.

즉각적으로 더 나은 답변을 얻으십시오...

그저 간단한 키워드 대신 자연어 질문을 사용하여 원하는 답을 얻을 수 있습니다. Kendra는 파일 내의 한 부분을 연결하여 텍스트의 한 단편, FAQ 또는 문서에 대한 답변을 반환합니다. Kendra는 구체적인 답변을 찾기 위해 긴 문서 목록을 살펴보는 대신, 즉시 제안된 답변을 제공할 수 있습니다. Kendra 이전과 이후의 검색 경험의 차이를 확인해 보십시오.

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자연어 사용...

자연어를 사용하면 데이터의 어디서나 더욱 구체적인 답변을 얻을 수 있습니다. IT 헬프 데스크가 정오에 문을 여나요? 또는 "VPN에 연결하려면 어떻게 해야 하나요?"와 같은 질문을 통해 보다 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

고객 사례


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재료 과학 연구의 가속화

“재료 과학자들이 새로운 연구를 진행할 때, 그들은 방대한 지식 기반 안에서 많은 특허에 묻혀 있는 이전의 적절한 연구 정보로부터 정보에 접근할 필요가 있습니다… Kendra는 우리 과학자들이 자연 언어 쿼리를 신속하고 정확하게 처리함으로써 그들이 필요로 하는 정보를 찾을 수 있게 해 줍니다.”

고객 사례 보기 »

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향상된 규제 및 규정 준수 정보 액세스

"우리의 목표는 정확한 답변이 100페이지 길이의 문서에 묻혀 있더라도 고객이 필요한 답변을 더 빨리 찾아 규제 정보를 신속하게 파악하고 자신 있게 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 있습니다."

고객 사례 보기 »

클릭 몇 번으로 모든 데이터를 한곳에 모으십시오.

몇 번의 클릭만으로 이전에 저장된 데이터 소스를 중앙 위치 또는 인덱스에 결합할 수 있습니다. 과거에 수개월의 작업을 거쳐야 했던 일을 일주일 이내에 구현할 수 있습니다.

쉬운 배포에 대해 자세히 알아보기»

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1단계: 인덱스 생성

데이터 소스를 추가할 인덱스를 생성합니다.

DeckAssets_allup_light_Data-sources

2단계: 데이터 원본 추가

S3, SharePoint, Salesforce, Servicenow, RDS 데이터베이스, One Drive 등 널리 사용되는 원본을 위한 Kendra의 커넥터를 사용합니다(올해 후반에 추가 지원 예정).

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3단계: 시험 및 배치

콘솔에서 직접 검색 환경을 테스트합니다. 또한, 검색 환경의 각 구성 요소에 대한 샘플 코드를 액세스하여 새 애플리케이션이나 기존 애플리케이션에 쉽게 배포할 수 있습니다.

지속적인 검색 결과 개선

증분 학습(제공 예정)

Kendra는 데이터 세트와 직원 사용 패턴에 맞게 구축된 딥 러닝 모델을 적극적으로 이용하여 검색 정확도를 향상합니다. 최종 사용자의 검색 결과에 대한 반응에 따라 Kendra는 검색 결과를 세밀하게 조정합니다. 즉, 결과를 클릭하거나 ‘좋아요’ 또는 ‘싫어요’를 표시할 경우 Kendra는 어떤 결과가 더 관련성이 있는지 학습하여 그 결과를 먼저 표시합니다.

증분 학습에 대해 자세히 알아보기 »

관련성 조정

Kendra는 적절성을 수동으로 조정할 수 있는 옵션을 제공합니다. 문서의 시의성, 조회수 또는 특정 데이터 소스와 같이 인덱스의 특정 필드를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 기능을 결합하면 자주 보는 문서뿐만 아니라 최신 뉴스나 업데이트처럼 더욱 최신의 문서를 개선할 수 있습니다.

관련성 조정에 대해 자세히 알아보기 »

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여러 도메인에 대한 자연어 이해

Kendra는 딥 러닝 모델을 사용하여 HR, 운영, 지원 및 R&D와 같은 광범위한 내부 사용 사례에 대한 자연어 쿼리를 이해하고 콘텐츠 및 구조를 문서화합니다. Kendra는 또한 IT, 금융 서비스, 보험, 제약, 공업 제조, 에너지, 법률, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 접객, 보건, HR, 뉴스, 통신, 자동차와 같은 영역의 복잡한 언어를 이해하도록 최적화되었습니다. 즉, “저희 아이들을 부양가족으로 HMO에 추가할 수 있나요?”와 같은 질문을 할 수 있으며 Kendra는 의료 옵션과 관련된 답변을 제공합니다.

Amazon Kendra 개발자 에디션

Kendra 개발자 에디션에서는 개발자에게 개념 증명(POC)을 구축하고 Amazon Kendra의 더 많은 기능을 실험할 수 있는 저가형 옵션을 제공합니다. Kendra 개발자 에디션은 Kendra 엔터프라이즈 에디션과 기능은 동일하지만 매일 4,000개 쿼리로 제한되고 5개 데이터 원본에 걸쳐서 검색 가능한 문서가 최대 10,000개이며 단일 가용 영역에서만 실행할 수 있습니다. Kendra 개발자 에디션에서는 엔터프라이즈 에디션에서 제공되는 확장 옵션을 제공하지 않습니다. 따라서 이 에디션은 개발 용도에 적합하며, 프로덕션에 권장하지 않습니다.

지금 바로 Kendra 시작하기

검색의 새로운 차원을 경험하세요. Amazon Kendra를 활용하면 이제 자체 데이터 원본을 연결하고 즉시 자체 콘텐츠에 대한 검색 환경을 테스트할 수 있습니다.

평가판: 2020년 5월 10에 종료된 Amazon Kendra 엔터프라이즈 에디션의 평가 기간 동안 프리 티어 30일 평가판을 사용한 고객은 원래 약관을 그대로 유지한 채로 계속 액세스할 수 있습니다.