Perguntas frequentes sobre o Amazon Kendra

O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa empresarial altamente preciso e fácil de usar baseado em machine learning (ML). Ele permite que os desenvolvedores adicionem recursos de pesquisa a suas aplicações, para que seus usuários finais possam descobrir informações armazenadas na grande quantidade de conteúdo distribuída pela empresa. Isso inclui dados de manuais, relatórios de pesquisa, perguntas frequentes, documentação de recursos humanos (RH) e guias de atendimento ao cliente, que podem ser encontrados em vários sistemas, como Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, bancos de dados do RDS ou Microsoft OneDrive. Quando você digita uma pergunta, o serviço usa algoritmos de ML para entender o contexto e retornar os resultados mais relevantes, quer isso signifique uma resposta precisa ou um documento inteiro. Por exemplo, você pode fazer uma pergunta como “Qual é o valor da recompensa em dinheiro para meu cartão de crédito corporativo?” e o Amazon Kendra identificará os documentos relevantes e enviará uma resposta específica como “2%”. O Kendra fornece código de exemplo para que você possa começar a integrar a pesquisa altamente precisa em aplicações novas ou existentes de forma rápida e fácil.

O Amazon Kendra fornece recursos de pesquisa por ML para todos os dados não estruturados que você armazena na AWS. O Amazon Kendra oferece conectores nativos fáceis de usar para tipos populares de repositórios da AWS, como bancos de dados do Amazon S3 e do Amazon RDS. Outros serviços de IA, como o Amazon Comprehend, o Amazon Transcribe e o Amazon Comprehend Medical, podem ser usados para pré-processar documentos, gerar texto pesquisável, extrair entidades e enriquecer metadados para experiências de pesquisa mais especializadas.

• Perguntas sobre fatos concretos (quem, o que, quando, onde): “Quem é o CEO da Amazon?” ou “Quando é o Prime Day de 2022?” Essas perguntas exigem respostas baseadas em fatos que podem ser informadas na forma de uma única palavra ou frase. A resposta exata, no entanto, deverá ter sido explicitamente declarada no conteúdo de texto ingerido.
• Pergunta descritiva: “Como conecto meu Echo Plus à minha rede?” Nesses casos, a resposta pode ser uma frase, um trecho ou um documento inteiro.
• Pesquisas de palavras-chave: “benefícios de saúde” ou “suporte técnico”. Quando a intenção e o escopo não estiverem claros, o Amazon Kendra usará modelos de aprendizado profundo para retornar documentos relevantes.

Quando os dados não contiverem a resposta exata a uma pergunta, o Amazon Kendra retornará uma lista dos documentos mais relevantes classificados pelos modelos de aprendizado profundo.

O Amazon Kendra ainda não oferece suporte a perguntas em que as respostas exigem agregação ou cálculos de passagens entre documentos.

O console do Amazon Kendra é a forma mais fácil de começara usar esse recursos. Você pode apontar o Amazon Kendra para documentos não estruturados e semiestruturados, como perguntas frequentes armazenadas no Amazon S3. Após a ingestão, você pode começar a testar o Kendra digitando consultas diretamente na seção de pesquisa do console. Em seguida, você pode implantar a pesquisa do Amazon Kendra de duas maneiras fáceis: (1) usar o editor de interface do usuário visual no Experience Builder (sem necessidade de código) ou (2) implementar a API do Amazon Kendra usando algumas linhas de código para um controle mais preciso. O console também fornece exemplos de código para acelerar a implementação da API.

O Amazon Kendra oferece conhecimentos específicos nos domínios de TI, produtos farmacêuticos, seguros, energia, indústria, finanças, serviços jurídicos, mídia e entretenimento, viagens e hotelaria, saúde, recursos humanos, notícias, telecomunicações e automotivo. Você pode ajustar ainda mais e ampliar o entendimento do Kendra em um domínio específico fornecendo suas próprias listas de sinônimos. Basta carregar um arquivo com sua terminologia específica e o Amazon Kendra usará esses sinônimos para enriquecer as pesquisas dos usuários.

O Amazon Kendra oferece suporte para dados não estruturados e parcialmente estruturados nos formatos .html, MS Office (.doc, .ppt), PDF e texto. Com a solução MediaSearch, você também pode usar o Amazon Kendra para pesquisar arquivos de áudio e vídeo.

O Amazon Kendra oferece dois métodos de atualização de índice. Primeiro, é possível agendar conectores para sincronizar automaticamente suas fontes de dados em intervalos regulares. Em segundo lugar, a API do Amazon Kendra permite que você crie seu próprio conector para enviar dados diretamente para o Amazon Kendra da sua fonte de dados por meio de aplicações ou trabalhos de ETL existentes.

Para obter mais informações sobre o suporte a idiomas, consulte esta página de documentação.

Se você usar conectores nativos, não precisará de codificação para ingerir conteúdo. Você também pode escrever seus próprios conectores personalizados para integração com outras fontes de dados, usando o Amazon Kendra SDK. Há dois métodos simples para implantar a pesquisa no Amazon Kendra: (1) usando o editor visual de IU no nosso criador de experiências (sem precisar de código) ou (2) implementando a API do Kendra usando apenas algumas linhas de código para maior flexibilidade. O console também fornece exemplos de código para acelerar a implementação da API. O SDK oferece controle e flexibilidade totais sobre a experiência do usuário final.

Consulte a página Serviços regionais da AWS para obter mais detalhes.

Você pode escrever seus próprios conectores usando a API de fonte de dados personalizada do Amazon Kendra. Além disso, o Amazon Kendra tem um ecossistema de parceiros especializados em pesquisa que podem ajudar a criar conectores atualmente não disponíveis na AWS. Entre em contato conosco para obter mais detalhes sobre nossa rede de parceiros.

O Amazon Kendra criptografa seus dados em trânsito e em repouso. Você tem três opções para chaves de criptografia para dados em repouso: chave do KMS de propriedade da AWS, chave do KMS gerenciada pela AWS na sua conta ou uma chave do KMS gerenciada pelo cliente. Para dados em trânsito, o Amazon Kendra usa o protocolo HTTPS para se comunicar com a aplicação cliente. As chamadas de API para acessar o Amazon Kendra na rede usam o Transport Layer Security (TLS) que deve receber suporte do cliente.

Sim, a solução MediaSearch combina o Amazon Kendra com o Amazon Transcribe e permite que os usuários pesquisem respostas relevantes incorporadas ao conteúdo de áudio e vídeo.