Suporte para linguagem natural e palavras-chave

A capacidade do Amazon Kendra de entender consultas de linguagem natural é o centro do seu mecanismo de busca; por isso, usuários finais podem pesquisar por palavras-chave genéricas como "benefícios de saúde" ou perguntas de linguagem natural mais específicas como "Quanto dura uma licença maternidade?”. O Kendra fornecerá respostas específicas como "14 semanas" ou, para as buscas gerais, o Kendra retornará passagens e documentos relacionados mais relevantes. A linguagem natural permite que você obtenha respostas mais específicas a partir de qualquer recurso de seus dados.

Compreensão de leitura e correspondência de perguntas frequentes

O Amazon Kendra pode extrair respostas específicas a partir de dados não estruturados. Não é necessário pré-treinamento, basta você direcionar o Kendra para o seu conteúdo e ele lhe fornecerá respostas específicas para consultas de linguagem natural como, por exemplo, "como faço para configurar minha VPN?" - em que a resposta é extraída automaticamente do documento mais relevante. Você também pode fazer upload de uma lista de perguntas frequentes no Kendra para disponibilizar respostas diretas para perguntas que seus usuários finais costumam fazer. O Kendra encontrará a pergunta mais próxima da consulta de pesquisa e retornará a resposta correspondente.

Classificação do documento

Para complementar as respostas extraídas, o Amazon Kendra utiliza a aprendizagem profunda respaldada por um modelo de pesquisa semântica para lhe fornecer uma lista de documentos relevantes. Esse processo disponibiliza ao usuário final uma lista mais completa de conteúdo a ser explorado, caso precise de mais informações.

Conectores

O Amazon Kendra elimina o trabalho pesado relacionado à criação de aplicativos de pesquisa fornecendo uma ampla variedade de conectores nativos locais e na nuvem a fontes populares, como sistemas de arquivos, sites, Box, DropBox, Salesforce, SharePoint, banco de dados relacional e Amazon S3. O uso de conectores é rápido e fácil, basta adicionar fontes de dados ao seu índice do Kendra e selecionar o tipo de conector. Os conectores manterão os direitos de acesso a documentos e podem ser programados para sincronizar automaticamente seu índice com sua fonte de dados, para que você esteja sempre pesquisando por conteúdos mais atualizados com segurança. Para outros tipos de fonte de dados, o Kendra oferece uma API que lhe permite criar seu próprio conector e fazer upload de documentos de tarefas de ETL ou aplicativos de back-end. Como cada fonte de dados pode conter diferentes tipos de arquivo, o Kendra oferece suporte a dados não estruturados e parcialmente estruturados nos formatos HTML, MS Office Word e PowerPoint, PDF e texto.

SharePoint online, JDBC e S3 serão os únicos conectores disponíveis para a demonstração.

Ajuste de relevância

Você pode aperfeiçoar alguns campos em seu índice a fim de atribuir maior importância a respostas específicas. O Amazon Kendra permite que você se prepare para a atualização de documentos ou fontes de dados específicos. Por exemplo, ao pesquisar "Quando é o re:invent?", você pode intensificar a relevância da atualização do documento para que as datas de 2019 apareçam na resposta sugerida. Ou, você pode intensificar uma fonte de dados mais confiável em um índex de relatórios de pesquisa. O Kendra também oferece suporte à otimização de documentos com base em uma contagem de votos ou visualizações, o que é comum em fóruns e outras bases de conhecimento de tipos de suporte. A combinação desses recursos de otimização poderia, por exemplo, aperfeiçoar documentos que não apenas são visualizados com mais frequência, como são mais recentes, como notícias ou atualizações de tendências.

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 obter uma cobertura mais ampla e obter uma resposta mais precisa. Você pode aprimorar ainda mais a experiência no domínio fornecendo suas próprias listas de sinônimos (em breve). Você precisará apenas fazer upload de um arquivo com sua terminologia específica e o Kendra usará esses sinônimos para enriquecer as pesquisas de usuários.

Aprendizado incremental em breve

Os modelos de machine learning do Amazon Kendra são treinados e ajustados regularmente para cada cliente capturando padrões de pesquisa e comentários de usuários finais. Por exemplo, quando os usuários pesquisam "Como altero meus benefícios à saúde?", Vários documentos de RH e benefícios competem pelo primeiro lugar. Embora documentos mais recentes possam ter uma classificação mais alta na lista, esse critério por si só pode não ser suficiente para conquistar o primeiro lugar na lista. No entanto, à medida que o interesse pelas instruções de inscrição do ano mais recente aumenta e os usuários começam a abri-la mais do que as anteriores, o modelo do Kendra irá aprender a priorizar cada vez mais o novo documento no topo da lista.

Preenchimento automático de consultas em breve

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 suas equipes de suporte ao cliente a respeito das perguntas mais frequentes.

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