Amazon Kendra

Высокоточный сервис интеллектуального поиска с использованием машинного обучения

Amazon Kendra – сервис интеллектуального поиска с использованием машинного обучения. Сервис Kendra переосмысливает подход к корпоративному поиску по веб-сайтам и приложениям и позволяет сотрудникам и клиентам легко находить нужный контент, даже если он находится в разных местоположениях и хранилищах.

Благодаря Amazon Kendra можно больше не искать информацию среди массивов неструктурированных данных и получить ответы в нужный момент. Amazon Kendra – это полностью управляемый сервис, поэтому вам не требуется подготавливать серверы, создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.

750 бесплатных часов

Естественный язык и точные ответы

Задавайте вопросы и получайте необходимые ответы не только с помощью простых ключевых слов, но и на естественном языке. Amazon Kendra найдет точный ответ в документе, будь то фрагмент текста, раздел часто задаваемых вопросов или PDF-файл. Сервис Amazon Kendra предлагает не длинный список документов для поиска информации, а заранее выдает рекомендуемые ответы. Сравните впечатления от поиска до и после Amazon Kendra.

Get better answers upfront

Преимущества

Быстрый поиск подходящих ответов

Больше не нужно листать длинные списки ссылок и просматривать документы в надежде, что в одном из них найдется нужная информация. В отличие от обычных поисковых технологий, при поиске на естественном языке необходимые ответы приходят быстро и в точности с запросом, независимо от расположения информации в пределах организации.

Централизованный доступ к знаниям

С Amazon Kendra контент из репозиториев, таких как Microsoft SharePoint, Amazon Simple Storage Service (S3), ServiceNow, Salesforce и Amazon Relational Database Service (RDS), можно легко объединить в централизованном индексе, который позволяет выполнять быстрый поиск по всем корпоративным данным и находить наиболее подходящий ответ.
 

Точно настроенные результаты поиска

Модели глубокого обучения Amazon Kendra проходят предварительную подготовку в 14 отраслевых областях, благодаря чему они способны извлекать более точные ответы в широком спектре примеров бизнес-использования. Можно настроить выдачу ответов, вручную выбрав приоритет источников данных, авторов или даты публикации, а также используя пользовательские теги.

Подробнее »

Развертывание за несколько кликов

Установка выполняется быстро, благодаря чему обеспечивается более оперативный доступ к возможностям интеллектуального поиска Amazon Kendra, чем при использовании обычных поисковых решений. Всего за несколько щелчков мыши можно настроить индекс, подключить соответствующие источники данных и развернуть полнофункциональный пользовательский интерфейс поиска без какого-либо опыта в создании кода или технологиях машинного обучения.
 

Примеры использования

Ускорение исследований и разработки

Ученым и разработчикам, занимающимся новыми исследованиями и инновациями, необходим доступ к предшествующей информации, которая хранится в корпоративных хранилищах данных. Быстрая и более точная выдача ответов позволяет тратить меньше времени на поиск и больше – на изучение.

Подробнее »

Минимальные риски несоответствия требованиям

Машинное обучение используется для быстрой идентификации и интерпретации нормативных правил, опубликованных на сотнях различных веб-сайтов, что позволяет обеспечить более качественное соблюдение политик и соответствие требованиям.

Подробнее »

Улучшенное взаимодействие с клиентом

Куда бы ни обращались пользователи (в чат-боты с вопросами и ответами, в раздел помощи или к поиску в Интернете) Amazon Kendra лучше понимает запрос, дает более подходящие ответы и предлагает интуитивно понятный процесс.

Подробнее »

Повышение эффективности работы сотрудников

Объединяя и индексируя контент из разнообразных разрозненных многоструктурных информационных хранилищ, расположенных по всей организации, предприятия могут создавать и поддерживать единый активный каталог знаний для всех сотрудников. Благодаря централизованному представлению данных пользователи могут быстро найти и получить доступ к наиболее актуальной информации из любого источника, а следовательно, принимать более обоснованные решения.

Подробнее »

Клиенты

3M

Ускорение исследований в области материаловедения

«При проведении новых исследований нашим ученым-материаловедам требуется доступ к информации из предыдущих исследований на эту тему. Той информации, которая хранится среди множества патентов в огромной базе данных… Kendra позволяет находить необходимые данные быстро и точно, при этом отправляя запросы на естественном языке».

Посмотреть историю клиента »

MagellanRx Management

Создание надежных и масштабируемых решений для помощи операторам

«Мы выбрали Amazon Kendra, чтобы разработать надежное и масштабируемое решение для помощи операторам. Благодаря этому сотрудники колл-центров, а следовательно и клиенты, получают требуемую информацию быстрее. Первые результаты внедрения Contact Center Intelligence (CCI) и Amazon Kendra показывают, что средняя продолжительность звонка сократилась примерно на 9–15 секунд, за счет чего экономятся более 4 тыс. часов в более чем 2,2 млн звонков за календарный год».
 

Посмотреть историю клиента »

Woodside

Более быстрый доступ к базе знаний

Amazon Kendra оперативно и точно находит ответы на такие вопросы, как «Какова длина трубопровода на Плутоне?». Это новый этап развития когнитивных возможностей, который позволит более обоснованно и быстро принимать решения для улучшения операционной деятельности и трудовой жизни сотрудников».
 

Посмотреть историю клиента »

Начните работу с Amazon Kendra уже сегодня

Переосмыслите поиск самостоятельно. Amazon Kendra позволяет прямо сейчас подключить свои источники данных и за считанные минуты протестировать возможности поиска по собственному контенту.

Начните работу с Amazon Kendra в Консоли управления AWS »

Создание индекса
Шаг 1: создание индекса

Создайте индекс, в который вы добавите источники данных.

Добавление источников данных
Шаг 2: добавление источников данных

Используйте коннекторы Kendra для таких популярных источников, как S3, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, базы данных RDS, One Drive. Множество новых источников будет добавлено в текущем году.

Тестирование и развертывание
Шаг 3: тестирование и развертывание

Попробуйте выполнить поиск непосредственно в консоли. Кроме того, получите образцы кода для каждого компонента поиска, чтобы с легкостью развертывать его в новых или существующих приложениях.