Amazon Kendra는 기계 학습을 통해 제공되는 지능형 검색 서비스입니다. Kendra는 웹 사이트 및 애플리케이션에 대한 엔터프라이즈 검색을 재정립하는 서비스로, 원하는 콘텐츠가 여러 위치와 조직 내의 콘텐츠 리포지토리에 분산되어 있는 경우에도 직원과 고객이 이를 손쉽게 찾을 수 있게 해줍니다.

Amazon Kendra는 기계 학습을 사용하여 비구조화된 데이터에서 보다 적절한 답을 제공합니다. "건강 보험" 같은 일반적 키워드를 검색하거나 "출산휴가 기간은 얼마나 돼?” 같은 자연 언어 질문을 하고 Kendra는 독해력을 사용하여 "14주” 등의 명확한 답을 제공할 것입니다. “VPN을 어떻게 구성하지?” 같은 보다 일반적인 질문에 대해 Kendra는 가장 적절한 텍스트 구절을 추출하여 설명적 답변을 제공합니다.

Amazon Kendra는 또한 FAQ 매칭을 지원하며 특수 모델을 사용하여 FAQ에서 가장 근접한 질문을 정확히 찾아내어 그에 상응하는 답변을 돌려줍니다.

추출 답변 및 FAQ 매칭을 보완하기 위해 Amazon Kendra는 딥 러닝 시멘틱 검색 모델을 사용해 정확한 문서 순위를 매깁니다. 전체적으로 이 기술은 보다 풍부한 검색 경험을 제공하며, 사용자에게 특정 답변은 물론 더 많은 정보를 탐색해야 하는 관련 콘텐츠를 보여줍니다.

증분 학습

Amazon Kendra는 기계 학습을 사용하여 최종 사용자 검색 패턴과 피드백을 기반으로 검색 결과를 지속적으로 최적화합니다. 예를 들어, 사용자가 "의료 보험을 어떻게 변경하나요?"를 검색하면 여러 HR 보험 문서가 최상단의 위치에서 경쟁하게 됩니다. 이 질문에 가장 관련 있는 문서를 결정하기 위해 Amazon Kendra는 사용자 상호작용 및 피드백에서 학습하여 선호 문서를 목록 상위로 올립니다. Amazon Kendra는 기계 학습 전문성을 필요로 하지 않고 자동으로 증분 학습 기술을 적용합니다.

조정 및 정확성

즉시 사용할 수 있는 최첨단 정확성을 제공할 뿐만 아니라, 고객은 검색 결과를 미세하게 조정하여 특정 비즈니스 목표에 따라 결과에 대한 구체적 답변 및 문서를 보다 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 관련성 조정을 통해 보다 신뢰할 수 있는 데이터 원본, 작가, 또는 문서의 갱신 정도에 따라 결과를 향상시킬 수 있습니다. 더 많은 정보는 관련 조정 블로그 포스트를 참조하십시오.

특정 비즈니스 어휘에 대한 Amazon Kendra의 이해도를 높이기 위해 Amazon Kendra의 사용자 지정 동의어를 제공할 수 있습니다. Amazon Kendra는 이 자료를 사용하여 확장 어휘에 해당하는 콘텐츠 및 답을 포함하는 쿼리를 자동으로 확장합니다. 예를 들어 최종 사용자가 “HSA가 뭐야?”라는 질문을 물었을 때 Amazon Kendra는 “Health Savings Account” 또는 “HSA”를 언급한 문서를 돌려줄 수 있습니다.

커넥터

커넥터를 사용하면 빠르고 쉽게 Amazon Kendra 인덱스에 데이터 원본을 추가하고 커넥터 유형을 선택할 수 있습니다. 커넥터는 인덱스를 데이터 원본과 자동으로 동기화하도록 예약하여 항상 최신 콘텐츠를 안전하게 검색할 수 있습니다. Amazon Kendra는 S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence, 그 외에도 많은 유명 데이터 원본에 대한 자연 커넥터를 제공합니다. 자연 커넥터를 사용할 수 없다면 Amazon Kendra는 사용자 지정 데이터 원본 커넥터 및 여러 파트너 지원 커넥터를 제공합니다. Amazon Kendra 커넥터 가용성에 대한 더 많은 정보는 Amazon Kendra connector library를 참조하십시오.

도메인 최적화

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, 석유 및 가스, 법률, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 접객, 보건, HR, 뉴스, 통신, 광업, 식음료 및 자동차와 같은 영역의 복잡한 언어를 이해하도록 최적화되었습니다. 예를 들어, HR 답변을 검색하는 사용자는 ‘HSA 양식 제출 마감일’을 입력할 수 있으며, Kendra는 가장 정확한 답변을 얻기 위해 더 넓은 범위의 적용 범위에서 "건강 저축성 계좌 양식 제출 마감일"을 검색할 수도 있습니다.

자동 완성 쿼리

Amazon Kendra에는 최종 사용자의 검색 쿼리를 자동으로 완성하는 기능이 포함되어 있습니다. 자동 완성 쿼리는 사용자가 입력하는 글자 수를 약 25%가량 줄여줄 뿐만 아니라, 사용자들을 보다 정확하고 자주 묻는 질문으로 유도하는 데에도 도움이 됩니다. 더욱 정확한 질문은 일반적으로 더 관련성이 있고 유용한 답변을 끌어내게 됩니다. 예를 들어 검색 상자에 "어디에"를 입력하기 시작하면 Kendra는 "어디에 IT 데스크가 있나요?" 또는 "어디에 식당이 있나요?"와 같은 일반적으로 관련된 여러 가지 질문을 제안하여 쿼리를 완료할 수 있습니다.

분석 및 지속적인 개선 제공 예정

지속해서 개선되는 검색 환경을 제공하기 위해 Amazon Kendra는 검색 중에 활동을 포착하고(클릭, 좋아요 또는 싫어요) 개선을 위한 조치를 할 수 있도록 지표 및 통찰력을 제공합니다. Kendra는 상위 쿼리, 상위 문서 및 일일 쿼리와 같은 기본 운영 지표를 제공합니다. Kendra는 또한 MRR(Mean Reciprocal Rank)과 같은 일반적인 품질 지표와 명시적 피드백(예: 좋아요 또는 싫어요 횟수)을 제공합니다. 이 정보를 사용하여 더욱 관련성 있는 FAQ를 작성하거나, 특정 데이터 원본을 좀 더 신뢰할 수 있는 콘텐츠로 개선하거나, 자주 묻는 질문에 대해서 고객 지원팀을 교육할 수 있습니다.

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