O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa inteligente baseado em machine learning. O Kendra recria a pesquisa empresarial para seus sites e aplicações para que funcionários e clientes possam encontrar facilmente o conteúdo que procuram, mesmo quando ele está espalhado por vários locais e repositórios de conteúdo dentro da empresa.

O Amazon Kendra usa machine learning para fornecer respostas mais relevantes a partir de dados não estruturados. Pesquise palavras-chave gerais, como "benefícios para a saúde", ou faça perguntas em linguagem natural, como "quanto tempo dura a licença maternidade?”, e o Kendra usará a compreensão de leitura para oferecer respostas específicas como "14 semanas". Para perguntas gerais, do tipo "como configurar minha VPN?", o Kendra oferece respostas descritivas por meio da extração da passagem de texto mais relevante.

O Amazon Kendra também é compatível com correspondência de perguntas frequentes e extrai respostas de perguntas frequentes selecionadas usando um modelo especializado que identifica a pergunta mais próxima ali e retorna a resposta correspondente.

Para complementar as respostas extraídas e a correspondência de perguntas frequentes, o Amazon Kendra usa um modelo de pesquisa semântica de aprendizado profundo para classificação precisa de documentos. No geral, isso oferece uma experiência de pesquisa mais rica, apresentando aos usuários respostas específicas, bem como conteúdo relacionado para explorar, caso precisem de mais informações.

Aprendizado incremental

O Amazon Kendra usa machine learning incremental para otimizar continuamente os resultados da pesquisa com base em feedbacks e padrões de pesquisa do usuário final. Por exemplo, quando os usuários pesquisam "Como altero meus benefícios à saúde?", vários documentos de benefícios de RH competem pelo primeiro lugar. Para determinar o documento mais relevante para essa pergunta, o Amazon Kendra aprenderá com as interações e os feedbacks do usuário para promover os documentos preferidos para o topo da lista. O Amazon Kendra aplica técnicas de aprendizado incremental automaticamente, sem a necessidade de experiência em machine learning.

Ajuste e precisão

Além de fornecer precisão de ponta e pronta para uso, os clientes podem ajustar os resultados da pesquisa e aumentar as respostas e os documentos específicos nos resultados com base em objetivos de negócios específicos. Por exemplo, o ajuste de relevância permite aumentar os resultados com base em fontes de dados mais confiáveis, autores ou atualização de documentos. Saiba mais em nossa publicação do blog sobre ajuste de relevância.

Para ampliar a compreensão do Amazon Kendra sobre seu vocabulário específico de negócios, você pode fornecer seus próprios sinônimos personalizados. O Amazon Kendra usa isso para expandir automaticamente as consultas para incluir conteúdo e respostas que correspondam ao vocabulário estendido. Por exemplo, quando um usuário final faz a pergunta “O que é um HSA?” o Amazon Kendra retorna documentos que façam referência a “Health Savings Account“ ou “HSA“.

Conectores

O uso de conectores é rápido e fácil: basta adicionar fontes de dados ao índice do Amazon Kendra e selecionar o tipo de conector. Os conectores podem ser programados para sincronizar automaticamente o índice com a fonte de dados, para que você pesquise com segurança o conteúdo mais atualizado. O Amazon Kendra oferece conectores nativos para fontes de dados populares, como S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence e muitas outras. No caso de um conector nativo não estar disponível, o Amazon Kendra oferece um conector de fonte de dados personalizado, bem como um host de conectores compatíveis com parceiros. Para obter mais informações sobre a disponibilidade do conector do Amazon Kendra, consulte a biblioteca de conectores dele.

Otimização de domínio

O Kendra usa modelos de aprendizagem profunda para entender as consultas em linguagem natural e documentar o conteúdo e estruturas de uma ampla variedade de casos de uso internos, como RH, operações, suporte e pesquisa e desenvolvimento. O Kendra também é otimizado para compreender linguagens complexas de domínios, como TI, serviços financeiros, seguros, produtos farmacêuticos, fabricação industrial, petróleo e gás, conteúdo jurídico, mídia e entretenimento, viagens e hospitalidade, saúde, RH, notícias, telecomunicações, mineração, alimentos e bebidas e automotivo. Por exemplo, um usuário pesquisando respostas de RH poderia digitar "prazo final para o preenchimento do formulário HSA" e o Kendra também poderia buscar por "prazo para o preenchimento do formulário da conta de poupança de saúde" para ter uma cobertura mais ampla e uma resposta mais precisa.

Preenchimento automático de consultas

O Amazon Kendra inclui a funcionalidade de preenchimento automático da consulta de pesquisa de um usuário final. O preenchimento automático da consulta ajuda o usuário a reduzir a digitação em cerca de 25%, mas também ajuda a orientar usuários para perguntas mais precisas e frequentes. Perguntas mais precisas costumam resultar em respostas mais relevantes e úteis. Por exemplo, se você começar a digitar "Onde fica" na caixa de pesquisa, o Kendra sugerirá opções como "Onde fica o balcão de TI?" ou "Onde fica o refeitório?" e outras perguntas frequentes relacionadas, para concluir a consulta.

Análises e melhorias em curso em breve

Para oferecer uma experiência de pesquisa aprimorada continuamente, o Amazon Kendra captura atividades durante as pesquisas (cliques, likes ou unlikes) e lhe apresenta métricas e insights, para que você possa tomar medidas em prol de melhorias. O Kendra fornece métricas operacionais básicas, como as principais consultas, os principais documentos e as consultas por dia. O Kendra também fornecerá métricas de qualidade comuns, como a Mean Reciprocal Rank (Classificação Recíproca Média) (MRR) e feedbacks explícitos, ou seja, contagem de likes ou unlikes. Você pode usar essas informações para criar perguntas frequentes mais relevantes, aperfeiçoar determinadas fontes de dados com conteúdo mais autoritativo ou treinar as equipes de suporte ao cliente a respeito das perguntas mais frequentes.

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