O Amazon Kendra usa ML para fornecer respostas mais relevantes a partir de dados não estruturados. Pesquise palavras-chave gerais (como “benefícios de saúde”) ou faça perguntas em linguagem natural (como “Qual é a duração da licença maternidade?”) e o Amazon Kendra usará a compreensão de leitura para oferecer respostas específicas (como “14 semanas”). Para perguntas gerais, do tipo “Como configurar minha VPN?”, o Amazon Kendra oferece respostas descritivas extraindo o trecho 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 e retorna a resposta correspondente.
O Amazon Kendra pode até encontrar respostas em tabelas incorporadas em páginas HTML. Você pode fazer perguntas como “Qual é o cartão de crédito com as taxas anuais mais baixas?”, em que a resposta é encontrada em uma tabela de comparação de cartão de crédito em uma página de marketing.
Para complementar os recursos de busca inteligente descritos acima, 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 respostas específicas e conteúdo relacionado que você poderá explorar se precisar de mais informações.