Amazon Kendra özellikleri

Amazon Kendra, makine öğrenimiyle (ML) desteklenen akıllı bir arama hizmetidir. Amazon Kendra, çalışanlarınızın ve müşterilerinizin aradıkları içerikleri, kuruluşunuzun içinde birden fazla konuma ve içerik deposuna dağılmış olsa bile bulabilmesi için web sitelerinize ve uygulamalarınıza yönelik kurumsal aramayı baştan yaratıyor.

Kurumsal içeriğin yanı sıra kullanıcılarınız için güvenli ve üretici yapay zekâ destekli etkileşimli deneyimler oluşturun. Amazon Kendra, Artırılmış Veri Alımı Oluşturma (RAG) iş akışınız için Amazon Kendra'nın yüksek doğrulukta semantik sıralama sistemini bir kurumsal veri alıcı olarak kullanmanıza olanak tanıyan, ideal duruma getirilmiş bir Kendra Retriever API'si sağlar. Kendra Retriever API'si, kurumsal içeriğinizden kullanıcının sorusuyla anlamsal olarak en alakalı olan ve RAG yükünüzün kalitesini en üst düzeye çıkarmak için ideal duruma getirilmiş ayrıntı düzeye sahip bölümleri bularak toplar ve bunun için doğru anlamsal veri alımı konusunda uzmanlığa sahip olmanıza gerek yoktur. Bu ideal bölümler, daha sonra kullanıcının sorusuyla birlikte üretici bir yanıt almak için bir LLM'ye gönderilebilir. Kendra Retriever API'si, ayrıca ACL tabanlı filtreleme, alaka düzeyi iyileştirme, meta veri tabanlı filtreleme gibi çok sayıda Kendra özelliğini de içerir.

Amazon Kendra ve yeni Retriever API'yi kullanmak, üretici yapay zekâ deneyimlerinizi oluşturmak için aşağıdaki avantajları sağlar:

• Belgelerin akıllı şekilde toplanması: Yalnızca içeriğinizdeki en alakalı bölümleri LLM'ye gönderin.
• RAG için ideal duruma getirilmiştir: Kendra Retriever API, LLM yanıt doğruluğu için gereken ideal ayrıntı düzeyine sahip en alakalı bölümleri size sunar.
• Kullanıcı ACL filtrelemesi: Yalnızca son kullanıcının kurumsal içeriğinizden görme hakkına sahip olduğu bölümleri sonuç olarak sunun.
• Alaka düzeyini artırma: Tarih, kaynak deposu veya herhangi bir meta veriye göre belirli içerikleri artırarak LLM yanıtlarını iyileştirin.
• Üretici yapay zekâ uygulama geliştirmenizi hızlandırın: Sıfırdan kendi kurumsal veri alıcınızı oluşturmak yerine yukarıdaki özelliklerden faydalanarak hızlı bir şekilde çalışmaya başlayın.

Kendra Retriever API'sini kullanmaya başlamak için buradaki belgelere, kullanmaya başlamaya yönelik ipuçları, en iyi uygulamalar ve kod şablonları için ise bu blog gönderisine bakın.

Amazon Kendra, yapılandırılmamış verilerden daha alakalı yanıtlar sunmak için makine öğrenimini kullanır. Genel anahtar kelimeleri ("sağlık yardımı" gibi) aradığınızda veya doğal dilde sorular ("doğum izni ne kadar sürer?" gibi) sorduğunuzda Amazon Kendra, okuduğunu anlama özelliğini kullanarak spesifik cevaplar ("14 hafta" gibi) verecektir. "VPN'mi nasıl yapılandırabilirim?" gibi daha genel sorular için Amazon Kendra en alakalı metin bölümünü çıkararak açıklayıcı cevaplar verir.

Amazon Kendra ayrıca SSS eşleştirmesini destekler ve cevapları, en yakın soruyu belirleyen ve karşılık gelen yanıtı getiren özel bir model kullanarak seçilen SSS'lerden çıkarır. 

Amazon Kendra, HTML sayfalarına gömülü tablolardaki yanıtları bile bulabilir. Yanıtı bir pazarlama web sayfasındaki kredi kartı karşılaştırma tablosunda bulunan "Yıllık ücreti en düşük kredi kartı nedir?" gibi sorular sorabilirsiniz.

Amazon Kendra, yukarıda açıklanan Akıllı Arama özelliklerini tamamlamak üzere doğru belge sıralaması için derin öğrenme anlamsal arama modeli kullanır. Genel olarak bu, kullanıcılara spesifik cevaplar vermenin yanı sıra daha fazla bilgiye ihtiyaç duymaları halinde inceleyebilecekleri alakalı içerikler sunan daha zengin bir arama deneyimi sağlar.

Amazon Kendra, son kullanıcı arama modellerine ve geri bildirimlerine göre arama sonuçlarını sürekli olarak optimize etmek için makine öğrenimini kullanmaktadır. Örneğin, kullanıcılar "Sağlık yardımlarımı nasıl değiştiririm?" cümlesini arattığında birçok insan kaynakları (İK) yardım belgesi üst sıralar için yarışacaktır. Amazon Kendra, bu soruyla en alakalı belgeyi belirlemek amacıyla tercih edilen belgeleri listenin en üstüne çıkarmak için kullanıcı etkileşimlerinden ve geri bildirimlerden öğrenecektir. Artımlı öğrenme tekniklerini otomatik olarak uygular, dolayısıyla makine öğrenimi uzmanlığı gerektirmez.

Arama sonuçlarında ince ayar yapabilir ve belirli iş hedeflerine göre sonuçlardaki spesifik cevap ve belge sayısını artırabilirsiniz. Örneğin alaka düzeyi ince ayarı; daha yetkili veri kaynaklarına, yazarlara veya belgelerin güncelliğine göre sonuçları geliştirmenize yardımcı olur. Daha fazla bilgi için alaka düzeyi ince ayarı blog gönderimizi inceleyin.

Amazon Kendra'nın belirli iş kelime hazinenize ilişkin anlayışını artırmak için kendi özel eşanlamlılarınızı sunabilirsiniz. Amazon Kendra, genişletilmiş kelime hazinesiyle eşleşen içerik ve yanıtları içerecek şekilde sorguları otomatik olarak genişletmek için bunları kullanır. Örneğin, bir kullanıcı "HSA nedir?" sorusunu sorduğunda Amazon Kendra, "Sağlık Tasarruf Hesabı" veya "HSA" referanslı belgeleri getirir.

Amazon Kendra ile bağlayıcıları daha hızlı ve kolay bir şekilde kullanabilirsiniz. Veri kaynaklarını Amazon Kendra dizininize eklemeniz ve bağlayıcı türünü seçmeniz yeterlidir. Her zaman en güncel içeriklerde güvenli arama yapabilmeniz için bağlayıcılar, dizininizi veri kaynağınızla otomatik olarak senkronize edecek şekilde programlanabilir. Amazon Kendra; Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google Drive, Confluence ve daha fazlası gibi popüler veri kaynakları için yerel bağlayıcılar sunar. Yerel bir bağlayıcının mevcut olmaması durumunda Amazon Kendra, özel bir veri kaynağı bağlayıcısının yanı sıra iş ortakları tarafından desteklenen bağlayıcılar sunar. Amazon Kendra bağlayıcı kullanılabilirliği hakkında daha fazla bilgi için Amazon Kendra bağlayıcı kitaplığını ziyaret edin.

Amazon Kendra; İK, operasyonlar, destek ve Ar-Ge dahil çok çeşitli dahili kullanım örnekleri için doğal dildeki sorguları, belge içeriklerini ve belge yapılarını anlamak üzere derin öğrenme modelleri kullanır. Amazon Kendra ayrıca BT, finansal hizmetler, sigortacılık, ilaç, endüstriyel imalat, petrol ve doğal gaz, hukuk, medya ve eğitim, seyahat ve konaklama, sağlık, haber, telekomünikasyon, madencilik, yiyecek ve içecek ile otomotiv gibi farklı alanlardan karmaşık dil ifadelerini anlamak üzere optimize edilmiştir. Örneğin, İK cevapları arayan bir kullanıcı "HSA formu son teslim tarihi" sorgusunu arattığında, Amazon Kendra en doğru cevabı bulmak amacıyla kapsamı genişletmek için "sağlık tasarruf hesap formu son teslim tarihi" sorgusunu da arar.

Amazon Kendra sayesinde artık hiç kodlama veya makine öğrenimi deneyiminiz olmasa bile, sadece birkaç adımda tamamen işlevsel ve özelleştirilebilir bir arama deneyimi oluşturabilirsiniz. Experience Builder, arama uygulamanızı bulutta güvenli ve hızlı bir şekilde oluşturmanızı, özelleştirmenizi ve kullanıma almanızı sağlayacak sezgisel ve görsel bir iş akışı sunar. Builder'daki kullanıma hazır arama deneyimi şablonunu temel alarak işe başlayabilirsiniz. Filtreler veya sıralama kriterleri gibi istediğiniz bileşenleri sürükleyip bırakarak bu şablonu özelleştirebilirsiniz. Başkalarını iş birliği yapmaya veya geri bildirim vermek üzere arama uygulamanızı test etmeye davet edebilir ve daha sonra deneyimi dağıtmaya hazır olduğunuzda projeyi tüm kullanıcılarla paylaşabilirsiniz. Amazon Kendra Experience Builder, Azure AD ve Okta gibi popüler kimlik sağlayıcılarını destekleyen AWS IAM Kimlik Merkezi (AWS Tek Oturum Açma'nın yerine geçmiştir) ile entegre olur ve arama deneyimine erişilirken güvenli son kullanıcı tek oturum açma kimlik doğrulaması sağlar. Amazon Kendra Experience Builder hakkında daha fazla bilgi için lütfen belgeleri inceleyin.

Amazon Kendra Arama Analiz Panosu, arama uygulamalarınız genelindeki kalite ve kullanışlılık ölçümlerini daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Pano, yöneticilere ve içerik oluşturuculara son kullanıcıların alakalı arama sonuçlarına ne derece kolaylıkla erişebildiğini, arama sonuçlarının kalitesini ve içerik açıklarını tespit etme olanağı sağlar. Kullanıcılarınızın arama uygulamanızla nasıl etkileşime geçtiğine ve arama sonuçlarınızın ne derece etkili olduğuna ilişkin bir genel bakış sunar. Analiz verileri konsoldaki görsel bir panoda görüntülenebilir, ayrıca bir API yoluyla verilere erişerek kendi panolarınızı da oluşturabilirsiniz. Analiz verileri, öngörüler elde etmek için arama eğilimlerini ve kullanıcı davranışlarını ayrıntılı olarak inceleme imkanı vermenin yanı sıra potansiyel iyileştirme alanlarını belirlemenize de yardımcı olabilir. Amazon Kendra Arama Analiz Panosu hakkında daha fazla bilgi için lütfen belgeleri inceleyin.

Amazon Kendra Custom Document Enrichment özellikleri sayesinde, belgeler Amazon Kendra'da dizine eklenmeden önce belgeleri ön işlemden geçirebilecek özel bir alma işlem hattı oluşturabilirsiniz. Örneğin, bağlayıcılarımızı kullanarak SharePoint gibi bir depodan içerik alırken belgeleri ek meta veriler ile zenginleştirebilir, taranmış belgeleri metne dönüştürebilir, belgeleri sınıflandırabilir, öğeleri ayıklayabilir ve özel ETL işlemlerini kullanarak belgede ek değişiklikler yapabilirsiniz. Zenginleştirme işlemi konsolda yapılandırılabilen kurallara göre veya AWS Lambda'dan işlevleri çağırarak gerçekleştirilir. Bu işlevler isteğe bağlı olarak Amazon Comprehend, Amazon Transcribe veya Amazon Textract gibi diğer AWS AI Hizmetlerini çağırabilir. Amazon Kendra Custom Document Enrichment hakkında daha fazla bilgi için lütfen belgeleri inceleyin.

Amazon Kendra, son kullanıcının arama sorgusunu otomatik tamamlama işlevini içerir. Sorguların otomatik tamamlanması sadece yaklaşık %25 oranında daha az yazı yazmanızı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sizi daha sık sorulan ve daha kesin sorulara yönlendirir. Bu sorular genellikle daha alakalı ve faydalı olan cevapları döndürür. Örneğin, arama kutusuna "Yemekhane" yazmaya başlarsanız Amazon Kendra, sorguyu tamamlamak için "Yemekhane nerede?" veya "Yemekhane saat kaçta açılıyor?" gibi alakalı sık sorulan soruları önerebilir.