تقديم البحث الجدولي Amazon Kendra لمستندات HTML

أمازون كندرا هي خدمة بحث ذكية مدعومة بالتعلم الآلي (ML). تعيد Kendra تخيل البحث المؤسسي عن مواقع الويب والتطبيقات الخاصة بك حتى يتمكن موظفوك وعملائك من العثور بسهولة على المحتوى الذي يبحثون عنه ، حتى عندما يكون منتشرًا عبر مواقع متعددة ومستودعات المحتوى داخل مؤسستك.

يمكن لمستخدمي Amazon Kendra الآن العثور بسرعة على المعلومات التي يحتاجون إليها من الجداول الموجودة على صفحة الويب (جداول HTML) باستخدام البحث المجدول في Amazon Kendra. تحتوي الجداول على معلومات مفيدة بتنسيق منظم بحيث يمكن تفسيرها بسهولة عن طريق إنشاء ارتباطات مرئية بين رؤوس الصفوف والأعمدة. باستخدام البحث المجدول في Amazon Kendra ، يمكنك الآن الحصول على معلومات محددة من الخلية أو بعض الصفوف والأعمدة ذات الصلة باستعلامك ، بالإضافة إلى معاينة الجدول.

في هذا المنشور ، نقدم مثالاً على كيفية استخدام البحث المجدول في Amazon Kendra.

بحث جدولي في أمازون كندرا

لنفترض أن لديك صفحة ويب بتنسيق HTML تحتوي على جدول بمعدلات التضخم والتغيرات السنوية في الولايات المتحدة من 2012 إلى 2021 ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.

عندما تبحث عن "معدل التضخم في الولايات المتحدة" ، تقدم Amazon Kendra الصفوف الثلاثة الأولى في المعاينة وما يصل إلى خمسة أعمدة ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية. يمكنك بعد ذلك معرفة ما إذا كانت هذه المقالة تحتوي على التفاصيل ذات الصلة التي تبحث عنها وتقرر إما استخدام هذه المعلومات أو فتح الرابط للحصول على تفاصيل إضافية. يمكن أن يتعامل البحث المجدول في Amazon Kendra أيضًا مع الصفوف المدمجة.

دعنا نجري بحثًا آخر ونحصل على معلومات محددة من الجدول عن طريق طرح السؤال "ما هو التغيير السنوي لمعدل التضخم في عام 2017؟". كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية ، يبرز البحث المجدول في Amazon Kendra الخلية المحددة التي تحتوي على إجابة سؤالك.

دعنا الآن نبحث عن "أي عام كان أعلى معدل تضخم؟" ، يبحث Amazon Kendra في الجدول ، ويصنف النتائج ، ويمنحك السنة التي شهدت أعلى معدل تضخم.

يمكن أن تجد Amazon Kendra أيضًا نطاق معلومات العمود الذي تبحث عنه. على سبيل المثال ، لنبحث عن "معدل التضخم من 2012 و 2014". يعرض Amazon Kendra الصفوف والأعمدة بين 2012-2014 في المعاينة.

ابدأ مع بحث جداول Amazon Kendra

يتم تشغيل البحث المجدول في Amazon Kendra افتراضيًا ولا يلزم تكوين خاص لتمكينه. بالنسبة إلى المستندات الأحدث ، سيعمل البحث الجدولي Amazon Kendra افتراضيًا. بالنسبة لصفحات HTML الحالية التي تحتوي على جداول ، يمكنك إما تحديث المستند والمزامنة (إذا كان لديك عدد قليل فقط من المستندات) ، أو التواصل مع AWS Support.

لاختبار البحث المجدول على صفحة الويب الداخلية أو الخارجية ، أكمل الخطوات التالية:

1. خلق مؤشر.
2. أضف مصادر البيانات باستخدام ملف الزاحف على شبكة الإنترنت أو تنزيل صفحة HTML و تحميل إلى خدمة تخزين أمازون البسيطة دلو (أمازون S3).
3. انتقل إلى البحث في المحتوى المفهرس علامة التبويب واختبرها.

القيود والاعتبارات

ضع ما يلي في الاعتبار عند استخدام هذه الميزة:

• في هذا الإصدار ، تدعم Amazon Kendra فقط الجداول المنسقة بتنسيق HTML أو جداول HTML داخل علامة الجدول. لا يشمل ذلك الجداول المتداخلة أو أشكال الجداول الأخرى.
• يمكن لـ Amazon Kendra البحث في جداول تصل إلى 30 عمودًا و 60 صفًا ، وما يصل إلى 500 خلية جدول إجمالية. إذا كان لديك جدول يحتوي على عدد أكبر من الصفوف أو الأعمدة أو خلايا الجدول ، فلن يبحث Amazon Kendra داخل هذا الجدول.
• لا تعرض Amazon Kendra نتائج البحث المجدولة إذا كانت درجة الثقة في نتيجة الاستعلام للعمود والصف منخفضة جدًا. يمكنك إلقاء نظرة على درجة الثقة في الداخل سمات النتيجة يستخدم ال QueryResultItem API.

وفي الختام

من خلال البحث المجدول في Amazon Kendra عن HTML في Amazon Kendra ، يمكنك الآن البحث عبر البيانات غير المهيكلة من مصادر البيانات المختلفة والبيانات المنظمة في شكل جداول. يعمل هذا على تحسين تجارب المستخدم ويمكنك الحصول على ردود واقعية من استعلامك باللغة الطبيعية وكذلك من الجداول. تتيح لك معاينة الجدول مع إجابات Kendra المقترحة تقييم ما إذا كان جدول مستند HTML يحتوي على المعلومات ذات الصلة التي تبحث عنها ، وبالتالي توفير الوقت.

يتوفر البحث المجدول Amazon Kendra في مناطق AWS التالية أثناء الإطلاق: شرق الولايات المتحدة (شمال فيرجينيا) ، شرق الولايات المتحدة (أوهايو) ، غرب الولايات المتحدة (أوريغون) ، أوروبا (أيرلندا) ، آسيا والمحيط الهادئ (سيدني) ، آسيا والمحيط الهادئ (سنغافورة) ، وكندا (وسط) و AWS GovCloud (غرب الولايات المتحدة).

لمعرفة المزيد عن أمازون كندرا ، قم بزيارة صفحة منتج أمازون كندرا.

---

عن المؤلفين

فيكاس شاه هو مهندس حلول المؤسسات في Amazon web services. إنه متحمس للتكنولوجيا ويستمتع بمساعدة العملاء على إيجاد حلول مبتكرة لتحديات الأعمال المعقدة. مجالات اهتمامه هي ML و IoT والروبوتات والتخزين. في أوقات فراغه ، يستمتع Vikas ببناء الروبوتات والمشي لمسافات طويلة والسفر.