Amazon Kendra 是採用機器學習技術的智慧搜尋服務。Kendra 可重新構思網站和應用程式的企業搜尋,讓您的員工和客戶輕鬆找出所需內容,即使內容分散在貴組織的多個位置和內容儲存庫也沒問題。

Amazon Kendra 利用機器學習從非結構化的資料提供更相關的答案。搜尋像是「健康福利」的一般關鍵字,或詢問像是「產假的時間是多久?」的自然語言問題,Kendra 會使用閱讀理解來給予具體的答案,像是「產假的時間是 14 週」。更多一般的問題,像是「如何配置我的 VPN?」 Kendra 會透過提取最相關的文字段落給予描述性答案。

Amazon Kendra 同樣也支援常見問答集配對並使用專門的模型從精選的常見問答集提取答案,其可精確定位常見問答集中最接近的問題並回覆相應的答案。

為了補充提取的答案和常見問答集配對,Amazon Kendra 會使用深度學習語義搜尋模型來進行精準的文件排名。整體而言,這可提供更豐富的搜尋體驗,為使用者提供特定答案,在使用者需要更多資訊時,提供相關內容以供探索。

增量學習

Amazon Kendra 使用機器學習,根據終端使用者的搜尋模式與意見回饋,持續最佳化搜尋結果。例如,當使用者搜尋「如何變更我的醫療保健福利?」時,將會有多份人力資源福利相關文件競爭搜尋結果的榜首位置。為了確定與此問題最相關的文件,Amazon Kendra 會從使用者互動與意見回饋中學習,將首選文件移至清單上方。Amazon Kendra 可自動應用增量學習技術,您無需具備機器學習專業知識。

調整和準確度

除了跳出固有思維提供先進的準確度外,客戶還可以根據特定企業目標,微調搜尋結果並在結果中提高特定的答案和文件。例如,相關性調整可讓您根據更多權威性的資料來源、作者或文件新鮮度來提高結果。要了解更多資訊,請參閱我們的相關性調整部落格文章

為了擴展 Amazon Kendra 對於特定企業詞彙的理解,您可以提供自己的自訂同義詞。Amazon Kendra 會使用這些同義詞自動擴展查詢,以便包含與擴展詞彙相匹配的內容和答案。例如,當終端使用者詢問「什麼是 HSA?」時 Amazon Kendra 將回覆參考「健康儲蓄帳戶」或是 “HSA” 的文件。

連接器

使用連接器是一種快速又簡便的方式,您只需將資料來源新增至 Amazon Kendra 索引並選取連接器類型即可。連接器可進行排程,以便自動將您的索引與資料來源同步,如此一來,您就可以隨時安全地搜尋最新內容。Amazon Kendra 為 S3、SharePoint、Salesforce、ServiceNow、Google Drive、Confluence 等熱門資料來源提供本機連接器。如果沒有可用的本機連接器,Amazon Kendra 會提供自訂資料來源連接器以及許多支援合作夥伴的連接器。若需更多與 Amazon Kendra 連接器可用性相關的資訊,請參閱 Amazon Kendra 連接器資料庫

領域優化

Kendra 會使用深度學習模型,以了解人資、營運、支援及研發等眾多內部使用案例的自然語言查詢和文件內容及結構。Kendra 也經過優化處理,可了解 IT、金融服務、保險、製藥、產業製造、石油與天然氣、法律、媒體與娛樂、觀光旅遊業、醫療保健、人資、新聞、電訊、礦業、食品與飲料、汽車等領域的複雜語言。例如,搜尋人資答案的使用者可以輸入「提交 HSA 表格的截止日期」,Kendra 亦將會搜尋「提交健康儲蓄帳戶表格的截止日期」,以便涵蓋更廣泛的搜尋範圍,讓使用者獲得最準確的答案。

查詢自動完成

Amazon Kendra 包括自動完成最終使用者搜尋查詢的功能。查詢自動完成功能不僅有助於使用者減少大約 25% 的打字量,還可以指導使用者提出更為精確和常見的問題來給予更完善的協助。提出更精確的問題通常也會獲得更相關和實用的答案。例如,若您開始在搜尋方塊中輸入「哪裡」,Kendra 即可建議如「IT 服務台在哪裡?」或「自助餐廳在哪裡?」之類的選項和其他相關的常見問題,以完成查詢。

分析和持續改進 即將推出

為了提供持續改進的搜尋體驗,Amazon Kendra 會擷取搜尋過程中的活動 (點按、表示滿意或不滿意),並顯示指標和深入分析,供您採取相關措施以進行改善。Kendra 可提供基本的操作指標,如熱門查詢、熱門文件和每日查詢等。Kendra 也將提供常見的品質指標,如平均倒數排名 (MRR) 和明確的意見回饋,即表示滿意或不滿意的計數。您可使用此資訊來建立更多相關的常見問答集,用更具權威性的內容來增強某些資料來源,或針對常見問題對客戶支援團隊進行相關培訓。

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