अमेज़ॅन केंद्र में वर्तनी परीक्षक के साथ खोज सटीकता में सुधार करें

प्लेटो द्वारा पुनर्प्रकाशित

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अमेज़ॅन केंद्र मशीन लर्निंग द्वारा संचालित एक बुद्धिमान खोज सेवा है। आप का उपयोग करके अपने प्रश्नों में गलत वर्तनी वाले शब्दों के लिए वर्तनी सुझाव प्राप्त कर सकते हैं अमेज़न केंद्र वर्तनी परीक्षक. वर्तनी परीक्षक अपरिचित शब्दों के लिए वर्तनी सुझाव प्रदान करके अप्रासंगिक परिणाम लौटाने वाली क्वेरी की आवृत्ति को कम करने में मदद करता है।

इस पोस्ट में, हम यह पता लगाते हैं कि अमेज़न केंद्र वर्तनी परीक्षक का उपयोग कैसे करें एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल, साथ ही साथ अमेज़ॅन केंद्र-संचालित खोज एप्लिकेशन में वर्तनी परीक्षक को कैसे सक्षम करें AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई) और एडब्ल्यूएस एसडीके।

कंसोल पर Amazon Kendra Spell Checker का उपयोग करें

कंसोल के माध्यम से पूछताछ करते समय आप अपने गलत वर्तनी वाले अमेज़ॅन केंद्र प्रश्नों के लिए स्वचालित रूप से वर्तनी सुझाव प्राप्त कर सकते हैं।

अमेज़ॅन केंद्र कंसोल पर, अपना वांछित इंडेक्स चुनें, फिर चुनें अनुक्रमित सामग्री खोजें नेविगेशन फलक में। सुनिश्चित करें कि चयनित अनुक्रमणिका में दस्तावेज़ शामिल हैं; इस पोस्ट में, हम में पाए गए नमूना एडब्ल्यूएस दस्तावेज का उपयोग करते हैं डाटा के स्रोत नेविगेशन फलक का अनुभाग।

Amazon Kendra सर्च कंसोल पर, जैसा कि आप आमतौर पर करते हैं, वैसे ही एक प्रश्न सबमिट करें। क्वेरी में गलत वर्तनी वाले शब्दों को खोज कंसोल के "क्या आपका मतलब है" अनुभाग में सुझाए गए शब्दों से प्रतिस्थापित किया जाता है।

सुझाई गई क्वेरी का चयन सही वर्तनी के साथ एक नई क्वेरी सबमिट करता है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, सुझाई गई क्वेरी के माध्यम से प्रदान किए गए क्वेरी परिणाम काफी अधिक प्रासंगिक हैं, वर्तनी परीक्षक के लिए धन्यवाद!

खोज अनुप्रयोगों में अमेज़ॅन केंद्र वर्तनी परीक्षक का प्रयोग करें

अमेज़ॅन केंद्र द्वारा संचालित खोज एप्लिकेशन एडब्ल्यूएस सीएलआई या एडब्ल्यूएस एसडीके के माध्यम से वर्तनी परीक्षक को जल्दी और आसानी से सक्षम कर सकते हैं, जिसे हम इस खंड में देखते हैं। इसके अतिरिक्त, हम एक उदाहरण पर जाते हैं कि वर्तनी परीक्षक प्रतिक्रिया को कैसे संसाधित किया जाए।

AWS सीएलआई

आइए देखें कि गलत वर्तनी वाले क्वेरी शब्दों के लिए वर्तनी सुझाव प्राप्त करने के लिए AWS CLI उपयोगकर्ता Amazon Kendra Spell Checker को कैसे चुन सकते हैं। हम हमेशा की तरह अमेज़ॅन केंद्र को क्वेरी करने के लिए एडब्ल्यूएस सीएलआई का उपयोग करते हैं, केवल एक छोटे से बदलाव के साथ: हम इसमें शामिल हैं --spell-correction-configuration IncludeQuerySpellCheckSuggestions=true तर्क:

$ aws kendra query --query-text "what is knedar" --index-id [YOUR_INDEX_ID] --spell-correction-configuration IncludeQuerySpellCheckSuggestions=true

सामान्य क्वेरी परिणामों के अलावा, अमेज़ॅन केंद्र की प्रतिक्रिया में अब शामिल है a SpellCorrectedQueries ऑब्जेक्ट, यदि क्वेरी के लिए कोई वर्तनी सुझाव हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें वर्तनी सुधारित क्वेरी.

// Full query response omitted for brevity "SpellCorrectedQueries": [ { "SuggestedQueryText": "what is kendra", "Corrections": [ { "BeginOffset": 8, "EndOffset": 14, "Term": "knedar", "CorrectedTerm": "kendra" } ] }
]

AWS एसडीके

इसके बाद, आइए चलते हैं कि कैसे अमेज़ॅन केंद्र एडब्ल्यूएस एसडीके उपयोगकर्ताओं के लिए वर्तनी जांच कार्यक्षमता प्रदान करता है। इस उदाहरण के लिए, हम पायथन 3 का उपयोग करते हैं। हम कुछ वर्तनी त्रुटियों के साथ एक प्रश्न सबमिट करते हैं, और उसका प्रिंट आउट लेते हैं SpellCorrectedQueries प्रतिक्रिया में वस्तु:

import boto3 kendra = boto3.client('kendra') index_id = '[YOUR_INDEX_ID]'
query_text = 'kendra fre teir hours'
spell_correction_configuration = { 'IncludeQuerySpellCheckSuggestions': True } response = kendra.query( IndexId = index_id, QueryText = query_text, SpellCorrectionConfiguration = spell_correction_configuration
) print(response['SpellCorrectedQueries'])

अमेज़ॅन केंद्र की प्रतिक्रिया में अब अपेक्षित वर्तनी सुझाव शामिल हैं:

[ { 'SuggestedQueryText': 'kendra free tier hours', 'Corrections': [ { 'BeginOffset': 7, 'EndOffset': 11, 'Term': 'fre', 'CorrectedTerm': 'free' }, { 'BeginOffset': 12, 'EndOffset': 16, 'Term': 'teir', 'CorrectedTerm': 'tier' } ] }
]

अमेज़ॅन केंद्र वर्तनी जांच प्रतिक्रिया संसाधित करें

अब जबकि हम यह जान चुके हैं कि एडब्ल्यूएस सीएलआई या एडब्ल्यूएस एसडीके के माध्यम से प्रोग्रामेटिक रूप से वर्तनी सुझाव कैसे प्राप्त करें, हम जांच कर सकते हैं कि हम प्रतिक्रिया को मानव-पठनीय सुझाई गई क्वेरी में कैसे बदलते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम पिछले खंड से नमूना आउटपुट का उपयोग करते हैं:

[ { 'SuggestedQueryText': 'kendra free tier hours', 'Corrections': [ { 'BeginOffset': 7, 'EndOffset': 11, 'Term': 'fre', 'CorrectedTerm': 'free' }, { 'BeginOffset': 12, 'EndOffset': 16, 'Term': 'teir', 'CorrectedTerm': 'tier' } ] }
]

से प्रत्येक SpellCorrectedQuery दो चाबियां हैं: SuggestedQueryText और Corrections.

SuggestedQueryText सुझाए गए वर्तनी सुधारों के साथ अद्यतन क्वेरी वाली स्ट्रिंग में मैप करें।
Corrections की सूची में मानचित्र Correction ऑब्जेक्ट्स, जिसमें सुधार की शुरुआत और समाप्ति ऑफसेट, साथ ही साथ क्वेरी से मूल शब्द और उस शब्द के लिए वर्तनी सुझाव शामिल हैं।

हमारे उदाहरण के लिए, हम सुझाए गए क्वेरी टेक्स्ट को नए सुझाए गए शब्दों के साथ इटैलिक में दिखाना चाहते हैं, जैसा कि अमेज़ॅन केंद्र कंसोल पर किया जाता है। इसे प्राप्त करने के लिए, हम HTML इटैलिक ओपनिंग टैग जोड़ सकते हैं <i> पर BeginOffset प्रत्येक की Correction और HTML इटैलिक क्लोजिंग टैग </i> पर EndOffset प्रत्येक की Correction में Corrections सूची। ध्यान दें कि BeginOffset और EndOffset सही शब्दों की लंबाई पर आधारित हैं, न कि मूल शब्दों पर।

इसमें इटैलिक टैग जोड़ना SuggestedQueryText हमें निम्नलिखित सुझाया गया क्वेरी टेक्स्ट देता है:

kendra <i>free</i> <i>tier</i> hours

जैसा कि आप देख सकते हैं, Amazon Kendra Spell Checker आपके खोज एप्लिकेशन में वर्तनी जांच कार्यक्षमता को जोड़ना आसान बनाता है।

निष्कर्ष

स्पेल चेकर अमेज़न केंद्र द्वारा पेश किया गया एक नया, शक्तिशाली फीचर है। वर्तनी परीक्षक गलत वर्तनी वाले शब्दों के लिए अंतिम-उपयोगकर्ताओं को वर्तनी सुझाव प्रदान करके अनुपयोगी प्रश्नों की संख्या को शीघ्रता से कम करने का एक सरल, प्रभावी तरीका है।

वर्तनी परीक्षक सभी में उपलब्ध है AWS क्षेत्र जहां अमेज़ॅन केंद्र उपलब्ध है, और वर्तमान में अमेज़ॅन केंद्र द्वारा समर्थित सभी भाषाओं का समर्थन करता है।

अमेज़न केंद्र के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें अमेज़न केंद्र उत्पाद पृष्ठ.

लेखक के बारे में

मैथ्यू पेरेटिक न्यूयॉर्क शहर में स्थित Amazon Web Services में एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर हैं। मैथ्यू अमेज़ॅन केंद्र क्वेरी अनुभव को बढ़ाने पर केंद्रित अमेज़ॅन केंद्र टीम का सदस्य है।