Q: Amazon Kendra란 무엇입니까?

A: Amazon Kendra는 기계 학습을 통해 제공되는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈 검색 서비스입니다. Kendra를 사용하면 개발자는 애플리케이션에 검색 기능을 추가할 수 있어 최종 사용자가 회사 전체에 걸쳐서 많은 양의 콘텐츠 내에 저장된 정보를 검색할 수 있습니다. 여기에는 매뉴얼, 연구 보고서, FAQ, HR 문서, 고객 서비스 가이드의 데이터가 포함되며 파일 시스템, 웹 사이트, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, 관계형 데이터베이스, Amazon S3등의 다양한 시스템에서 찾아볼 수 있습니다. 이 서비스는 질문을 입력할 때 기계 학습 알고리즘을 사용하여 문맥을 이해하고 정확한 답변이든 전체 문서이든 가장 관련성 높은 결과를 반환합니다. 예를 들어, "법인 카드의 현금 보상액은 얼마인가요?"와 같은 질문을 하면 Kendra는 관련 문서에 매핑하여 "2%"와 같은 구체적인 답변을 제시합니다. Kendra는 샘플 코드를 제공하므로 매우 정확한 검색을 새로운 또는 기존 애플리케이션에 빠르고 쉽게 통합할 수 있습니다.

Q: Amazon Kendra는 다른 AWS 서비스와 어떻게 연동됩니까?

A: Amazon Kendra는 고객이 AWS에 저장한 모든 비정형 데이터에 대해 ML 기반의 검색 기능을 제공합니다. Kendra는 파일 시스템, 웹 사이트, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, 관계형 데이터베이스, Amazon S3와 같은 인기 있는 리포지토리 유형과 쉽게 통합되므로 몇 번의 클릭으로 콘텐츠를 인덱싱하고 코드를 한 줄도 쓰지 않고 정보를 검색할 수 있습니다.

Q: Amazon Kendra에 어떤 유형의 질문을 할 수 있습니까?

A: Amazon Kendra는 다음과 같은 일반적인 유형의 질문을 지원합니다.
  • 정보 질문(누가, 무엇을, 언제, 어디서): “아마존의 CEO는 누구인가요?” 또는 “2019년의 Prime Day는 언제인가요?” 이러한 질문에는 한 단어나 구의 형태로 반환할 수 있는 사실 기반의 답변이 필요합니다. 그러나 정확한 답변이 수집된 텍스트 내용에 명시적으로 기술되어 있어야 합니다.
  • 서술형 질문: "Echo Plus를 네트워크에 어떻게 연결하나요?" 또는 "저소득층 가족을 위한 세금 혜택을 받으려면 어떻게 해야 하나요?"와 같은 질문에 대한 답은 문장, 구절 또는 전체 문서일 수 있습니다.
  • 키워드 검색: “Fitbit 방수” 또는 “Honda 보증”과 같이 의도와 범위가 명확하지 않은 질문. 이 경우 Kendra는 딥 러닝 모델을 활용하여 관련 문서를 반환합니다.

Q: 내 데이터에 Amazon Kendra가 찾고 있는 정확한 답변이 없으면 어떻게 합니까?

A: 내 데이터에 질문에 대한 정확한 답변이 포함되어 있지 않은 경우 Kendra는 딥 러닝 모델에 따라 가장 관련성이 높은 문서 목록을 반환합니다.

Q: Amazon Kendra가 대답할 수 없는 유형의 질문은 무엇입니까?

A: Kendra는 문서 간 구절 통합 또는 계산이 필요한 답을 포함하는 질문을 아직 지원하지 않습니다.

Q: 개발자는 Amazon Kendra를 어떻게 운영하고 있습니까?

A: Kendra 콘솔은 가장 쉬운 시작 방법을 제공합니다. 사용자는 S3에 저장된 FAQ와 같은 비정형 및 반정형 문서를 Kendra에게 지정할 수 있습니다. 그러고 나서 콘솔의 "검색" 섹션에 직접 쿼리를 입력하여 Kendra 테스트를 시작할 수 있습니다. 그런 다음 몇 줄의 코드를 사용하거나 참조 구현에서 짧은 코드 샘플을 복사하여 특정 기능을 복제함으로써 자신의 애플리케이션에 Kendra 검색을 배포할 수 있습니다.

Q: 회사의 도메인 또는 비즈니스 전문 분야에 더 적합하도록 Amazon Kendra를 미세 조정할 수 있습니까?

A: Kendra는 IT, 제약, 보험, 석유 및 가스, 공업, 금융 서비스, 법률, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 접객, 보건, 인적 자원, 뉴스, 통신, 광업, 식음료, 자동차에 대한 도메인별 전문 지식을 제공합니다. 사용자만의 동의어 목록을 제공하여(제공 예정) 이 범위를 넘어설 수 있습니다. Kendra는 특정 용어집 파일을 업로드하는 것만으로도 이러한 동의어를 사용하여 사용자 검색을 강화합니다.

Q:Amazon Kendra가 지원하는 파일 형식은 무엇입니까?

A: Kendra는 .html, MS Office(.doc, .ppt), PDF와 텍스트 형식의 비정형 및 반정형 데이터를 지원합니다.

Q: Amazon Kendra는 증분 데이터 업데이트를 어떻게 처리합니까?

A: Kendra는 인덱스를 최신 상태로 유지하는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫째, 커넥터는 정기적으로 데이터 소스를 자동으로 동기화하도록 스케줄링 기능을 제공합니다. 둘째, Kendra API를 사용하면 기존 ETL 작업 또는 애플리케이션을 통해 데이터 소스에서 직접 Kendra로 데이터를 전송하는 자체 커넥터를 구축할 수 있습니다.

Q:Amazon Kendra는 어떤 언어를 지원합니까?

A: Kendra는 미국 영어를 지원합니다.

Q: Amazon Kendra를 사용하려면 어떤 코드를 변경해야 합니까?

A: 기본 커넥터를 사용할 때는 내용을 수집할 때 코딩이 필요하지 않습니다. 또한 사용자만의 고유한 지정 커넥터를 작성한 뒤 Kendra SDK를 사용하여 다른 데이터 소스와 통합할 수도 있습니다. 그런 다음 몇 줄의 코드를 사용하거나 참조 구현에서 짧은 코드 샘플을 복사하여 특정 기능을 복제함으로써 자신의 애플리케이션에 쉽게 검색을 배포할 수 있습니다. SDK는 최종 사용자 경험의 완벽한 제어와 유연성을 제공합니다.

Q: Amazon Kendra는 어느 지역에서 사용할 수 있습니까?

A: Kendra는 공개 평가판으로 이용 가능합니다. 현재 북부 버지니아, 오리건, 아일랜드와 같은 AWS 리전에서 제공됩니다. 자세한 내용은 AWS 리전 표를 참조하십시오.

Q: Amazon Kendra는 어떻게 기계 학습 모델을 개선합니까?

A: Amazon Kendra의 기계 학습 모델은 최종 사용자의 검색 패턴과 피드백을 분석하고 통합하여 정기적으로 다시 교육되고 각 고객에게 맞게 조정됩니다. 한 고객 모델의 개선 사항이 다른 고객과 공유되지 않습니다.

Q: Amazon Kendra는 다른 고객을 위한 기계 학습 모델을 개선하기 위해 내 콘텐츠를 사용하지는 않습니까?

A: Amazon Kendra에서 처리한 콘텐츠는 다른 고객 또는 다른 Amazon 기계 학습/인공 지능 기술을 위한 Amazon Kendra의 품질을 개발하거나 개선하는 데 사용되지 않습니다.

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