Amazon Kendra è un servizio di ricerca intelligente basato sull'apprendimento automatico (ML). Con Amazon Kendra puoi aggregare facilmente i contenuti da una varietà di repository di contenuti in un indice che ti consente di cercare rapidamente tutti i dati aziendali e trovare la risposta più accurata. Adobe Experience Manager (AEM) è un sistema di gestione dei contenuti utilizzato per creare contenuti di siti Web o app mobili. Molte organizzazioni utilizzano Adobe Experience Manager (on-premise) or Adobe Experience Manager (servizio cloud) come piattaforma di gestione dei contenuti. Gli utenti aziendali devono essere in grado di cercare risposte precise in modo semplice e sicuro nei contenuti provenienti da più origini dati all'interno dell'azienda, incluso AEM, da contenuti come risorse e pagine.
I clienti Amazon Kendra possono ora utilizzare il connettore Amazon Kendra AEM per indicizzare pagine e risorse da AEM. Amazon Kendra supporta AEM come istanze di creazione del servizio cloud e istanze di creazione e pubblicazione di AEM on-premise. Puoi indicizzare i contenuti AEM e filtrare i tipi di contenuti che desideri indicizzare con il connettore Amazon Kendra AEM On-Premise o Cloud Service e cercare i tuoi dati da AEM con la ricerca intelligente Amazon Kendra.
Questo post mostra come configurare il connettore Amazon Kendra AEM per indicizzare i tuoi contenuti ed eseguire ricerche nelle risorse e nelle pagine AEM. Il connettore inserisce inoltre le informazioni sull'elenco di controllo degli accessi (ACL) per ciascun documento. Le informazioni ACL vengono utilizzate per mostrare i risultati della ricerca filtrati in base a ciò a cui un utente ha accesso.
Panoramica della soluzione
Nella nostra soluzione, configuriamo AEM come origine dati per un indice di ricerca Amazon Kendra utilizzando il connettore Amazon Kendra AEM. In base alla configurazione, quando l'origine dati viene sincronizzata, il connettore esegue la scansione e l'indicizzazione di tutto il contenuto di AEM creato prima di una data specifica. Il connettore indicizza inoltre le informazioni sull'elenco di controllo di accesso (ACL) per ciascun messaggio e documento. Quando è abilitato il controllo degli accessi o il filtraggio del contesto utente, i risultati della ricerca di una query effettuata da un utente includono solo i risultati dei documenti che l'utente è autorizzato a leggere.
Il connettore Amazon Kendra AEM può integrarsi con Centro di identità AWS IAM (Successore di AWS Single Sign-On). Devi prima abilitare IAM Identity Center e creare un'organizzazione per sincronizzare utenti e gruppi dalla tua directory attiva. Il connettore utilizzerà il nome utente e la ricerca di gruppo per il contesto utente delle query di ricerca.
Prerequisiti
Per provare il connettore Amazon Kendra per AEM utilizzando questo post come riferimento, è necessario quanto segue:
Configura OAuth2.0
Se utilizzi AEM On-Premise, configura OAuth2.0 per generare un certificato SSL per completare la configurazione del connettore Amazon Kendra AEM.
L'implementazione del server Adobe Granite OAuth 2.0 (com.adobe.granite.oauth.server
) fornisce il supporto per le funzionalità del server OAuth 2.0 in AEM.
Abilita il gestore di autenticazione del server OAuth
Per impostazione predefinita, AEM non abiliterà il gestore di autenticazione del server OAuth. Per abilitarlo, completare i seguenti passaggi:
- Per avviare l'istanza locale di AEM, vai a
http://localhost:<port>/system/console/configMgr/com.adobe.granite.oauth.server.auth.impl.OAuth2ServerAuthenticationHandler
- Cambiare il
jaas.ranking.name
valore a 1100 nel Gestore dell'autenticazione del server Adobe Granite OAuth sezione e salvare la configurazione.
Il gestore di autenticazione del server OAuth è ora abilitato.
Registra il client OAuth
Ogni applicazione esterna richiede che l'autenticazione OAuth sia registrata come client OAuth in AEM. Per registrare il client OAuth, completare i seguenti passaggi:
- Nella pagina iniziale di AEM, scegli Sicurezza ed Cliente OAuth.
- Inserisci un nome e reindirizza l'URI.
- Scegli Risparmi.
Dopo aver autorizzato con successo un'applicazione, il server OAuth ti reindirizzerà all'applicazione con un codice di autorizzazione all'URL di reindirizzamento configurato.
- Copia l'ID client e il segreto client e tienili al sicuro.
Il server Granite OAuth supporta i seguenti tipi di concessione:
- Codice di autorizzazione
- Aggiorna token
- Gettone al portatore JWT
Per questo post utilizziamo OAuth2.0 con il tipo di concessione JWT.
Il token al portatore JWT viene utilizzato principalmente per l'integrazione da server a server. Questo ci aiuterà a abilitare l'integrazione da server a server senza l'interazione del proprietario della risorsa; ad esempio, per recuperare o caricare file senza l'interazione dell'utente.
Genera il token JWT
Completa i seguenti passaggi per generare il token JWT:
- Passare a localhost e al client OAuth.
- Scegli Scarica la chiave privata.
- Scegli Scaricare.
Generare il certificato pubblico
Ora genera il certificato pubblico dalla chiave privata scaricata, esegui il comando seguente e inserisci la password della chiave privata.
Usa il openssl
comando per generare la chiave privata:
Estrai la chiave privata:
Assicurati di installare openssl
e aggiungere prima al percorso dell'ambiente.
Prima di utilizzare la chiave privata durante la configurazione dell'origine dati Amazon Kendra, assicurati di non utilizzarla o copiarla “-----BEGIN PRIVATE KEY-----”
ed “-----END PRIVATE KEY-----“
nel codice. Inoltre, rimuovi eventuali spazi vuoti dalla chiave privata.
Usa il generato ClientId
, ClientSecret
e la chiave privata per configurare l'origine dati Amazon Kendra AEM.
Per la registrazione del client OAuth, accedere a http://localhost:<port>/libs/granite/oauth/content/clients.html
.
Configura SSL
Completa i seguenti passaggi per configurare SSL:
- Crea la chiave:
- Crittografare la chiave:
- Firma la chiave:
- Codifica la chiave privata nel formato der:
Verranno generati quattro file con nomi di file che iniziano con . Noi usiamo <keyFileName>.crt
ed <keyFileName>.der
nei passaggi successivi.
- Successivamente, accedi ad AEM all'indirizzo
http://localhost:<port>/aem/start.html
. - Scegli Strumenti, Sicurezzae Configurazione SSL.
- Nel Memorizza credenziali pagina, immettere l'archivio chiavi e la password dell'archivio attendibile.
- Nel Chiavi e certificato sezione, specificare il file
.der
file per chiave privata e la.crt
file per Certificato.
- Nella sezione successiva, inserisci il dominio (
localhost
), e lasciare il porto così com'è. - Scegli Fatto.
AEM si aprirà nella nuova porta specificata. Per esempio, https://localhost:8443
.
- Accedi ad AEM utilizzando HTTPS e scarica il certificato nel browser utilizzando il pulsante di blocco/pad, esporta il certificato e assegnagli un nome
privateKey.crt
.
Ora importiamo il certificato nel percorso dell'archivio chiavi utilizzando lo strumento chiave.
- Apri un terminale e vai al percorso della cartella dove
privateKey.crt
è presente ed eseguire il comando seguente:
Assicurati di aprire le porte 8443 e 80 nelle impostazioni del firewall.
- Aggiungi il certificato
privateKey.crt
a un Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) secchio.
Configura l'origine dati utilizzando il connettore Amazon Kendra per AEM
È possibile utilizzare un indice esistente o crea un nuovo indice per indicizzare i documenti da AEM utilizzando il connettore AEM. Quindi completare i seguenti passaggi. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a Guida per sviluppatori Amazon Kendra.
- Sulla console Amazon Kendra, apri il tuo indice e scegli Fonti dei dati nel pannello di navigazione.
- Scegli Aggiungi origine dati.
- Sotto Adobe Experience Managerscegli Aggiungi connettore.
- Nel Specificare i dettagli dell'origine dati sezione, inserisci un nome e facoltativamente una descrizione, quindi scegli Avanti.
- Nel Definisci accesso e sicurezza sezione, seleziona AEM On-Premise o AEM come tipo di origine del servizio cloud e inserisci l'URL dell'host AEM. Puoi trovare l'URL nelle impostazioni AEM.
Se utilizzi AEM On-Premise, immetti l'URL host del server AEM On-Premise. Quindi scegli Sfoglia S3 e scegli il bucket S3 con il certificato SSL.
Se utilizzi AEM come servizio cloud, puoi utilizzare l'URL dell'autore https://author-xxxxxx-xxxxxxx.adobeaemcloud.com
.
- Sotto Autenticazione, hai due opzioni, L'autenticazione di base ed Autenticazione OAuth 2.0.
Se si seleziona L'autenticazione di base, Per Segreto di AWS Secrets Managerscegli Crea e aggiungi un nuovo segreto. Quindi immetti un nome per il segreto, il nome utente del sito AEM e la password. L'utente deve disporre dell'autorizzazione di amministratore o essere un utente amministratore.
Se si seleziona Autenticazione OAuth 2.0, Per Segreto di AWS Secrets Managerscegli Crea e aggiungi un nuovo segreto. Inserisci un nome per il segreto, l'ID client, il segreto client e la chiave privata. Se utilizzi AEM come servizio cloud, inserisci un nome per il segreto, l'ID client, il segreto client, la chiave privata, l'ID organizzazione, l'ID account tecnico e l'host Adobe Identity Management System (IMS).
- Scegli Risparmi or Aggiungi segreto.
- Nel Configura VPC e gruppo di sicurezza sezione, puoi facoltativamente scegliere di utilizzare un VPC. In tal caso, devi aggiungere sottoreti e gruppi di sicurezza VPC.
- Nel Crawler di identità sezione, scegliere di eseguire la scansione delle informazioni sull'identità di utenti e gruppi con accesso a determinati documenti e archiviarle nell'entità Amazon Kendra o nell'archivio identità.
Ciò è utile per filtrare i risultati della ricerca in base all'accesso dell'utente o del gruppo ai documenti.
- Nel Sezione IAM, crea un nuovo ruolo IAM o scegli un ruolo IAM esistente per accedere alle credenziali del repository e indicizzare il contenuto.
- Scegli Avanti.
- Nel Configura le impostazioni di sincronizzazione sezione, fornire informazioni sull'ambito di sincronizzazione.
Puoi includere i file da sottoporre a scansione utilizzando i modelli di inclusione o escluderli utilizzando i modelli di esclusione. Quando fornisci un modello nel file Includi modelli sezione, verranno sottoposti a scansione solo i documenti che corrispondono a tale modello. Quando fornisci un modello nel file Escludi modelli sezione, i documenti corrispondenti a tale modello non verranno sottoposti a scansione.
- Se utilizzi AEM On-Premise e il fuso orario del tuo server è diverso dal fuso orario del connettore o dell'indice Amazon Kendra AEM, puoi specificare il fuso orario del server per allinearlo al connettore o all'indice AEM nella ID del fuso orario .
Il fuso orario predefinito per AEM On-Premise è il fuso orario del connettore o dell'indice Amazon Kendra AEM. Il fuso orario predefinito per AEM come servizio cloud è l'ora di Greenwich.
- Scegliere il Modalità di sincronizzazione (per questo post seleziona Sincronizzazione completa).
Grazie alla Sincronizzazione completa opzione, ogni volta che viene eseguita la sincronizzazione, Amazon Kendra eseguirà la scansione di tutti i documenti e ingerirà ogni documento anche se è stato ingerito in precedenza. L'aggiornamento completo consente di reimpostare l'indice Amazon Kendra senza la necessità di eliminare e creare una nuova origine dati. Se scegli Sincronizzazione di contenuti nuovi o modificati or Sincronizzazione di contenuti nuovi, modificati o eliminati, ogni volta che viene eseguito il processo di sincronizzazione, elaborerà solo gli oggetti aggiunti, modificati o eliminati dall'ultima ricerca per indicizzazione. Le ricerche per indicizzazione incrementali possono contribuire a ridurre il tempo di esecuzione e i costi se utilizzate con set di dati che aggiungono regolarmente nuovi oggetti alle origini dati esistenti.
- Nel Sincronizza il programma di esecuzionescegli Esegui su richiesta.
- Scegli Avanti.
- Nel Imposta le mappature dei campi sezione, puoi facoltativamente selezionare dai campi dell'origine dati predefinita generata da Amazon Kendra che desideri mappare al tuo indice. Per aggiungere campi di origine dati personalizzati, scegli Aggiungi campo per creare un nome di campo indice a cui mappare e il tipo di dati del campo. Specifica il nome del campo AEM, il nome del campo indice e il tipo di dati.
- Scegli Avanti.
- Rivedi le tue impostazioni e scegli Aggiungi origine dati.
- Dopo aver aggiunto l'origine dati, scegli Fonti dei dati nel riquadro di navigazione, seleziona l'origine dati appena aggiunta e scegli Sincronizza ora per avviare la sincronizzazione dell'origine dati con l'indice Amazon Kendra.
Il processo di sincronizzazione dipenderà dalla quantità di dati da sottoporre a scansione.
Ora abilitiamo il controllo degli accessi per l'indice Amazon Kendra.
- Nel riquadro di navigazione, scegli il tuo indice.
- Sulla Controllo di accesso dell'utente scheda, scegliere Modificare le impostazioni.
- Modificare le impostazioni in modo che assomiglino allo screenshot seguente.
- Scegli Avanti.
- Scegli Aggiornanento.
Attendi qualche minuto affinché l'indice venga aggiornato dalle modifiche. Ora vediamo come eseguire la ricerca intelligente con Amazon Kendra.
Esegui una ricerca intelligente con Amazon Kendra
Prima di provare a cercare sulla console Amazon Kendra o utilizzare l'API, assicurati che la sincronizzazione dell'origine dati sia completa. Per verificare, visualizzare le origini dati e verificare se l'ultima sincronizzazione è andata a buon fine.
Ora siamo pronti per cercare nel nostro indice.
- Sulla console Amazon Kendra, vai all'indice e scegli Cerca contenuto indicizzato nel pannello di navigazione.
- Interroghiamo l'indice utilizzando "Qual è stato l'impatto dell'ondata di caldo siberiano?" senza fornire un token di accesso.
In base alle nostre impostazioni di controllo dell'accesso nell'indice, è necessario un token di accesso valido per accedere ai contenuti che l'utente può vedere; pertanto, quando utilizziamo questa query di ricerca senza impostare alcun nome utente o gruppo, non viene restituito alcun risultato.
- Quindi, scegliere Applica gettone e impostare il nome utente o l'ID e-mail dell'utente (ad esempio,
user-dev@company.com
) che ha accesso ai contenuti AEM.
Durante la scansione dell'origine dati AEM, il connettore imposterebbe l'ID e-mail dell'utente come principale. Se l'ID e-mail dell'utente non è disponibile, il nome utente verrà impostato come principale.
Lo screenshot seguente mostra un esempio con l'ID e-mail dell'utente user-dev-2@amazon.com
impostato come principale.
Nell'esempio seguente viene utilizzato il nome utente user-dev-2
impostato come principale.
- Ora proviamo a cercare lo stesso contenuto con il token dell'utente
user-dev@amazon.com
, che non è autorizzato a visualizzare questo documento specifico apparso nei risultati della query precedente.
Ciò conferma che i documenti acquisiti dal connettore Amazon Kendra per AEM rispettano gli ACL impostati da e all'interno di AEM e questi stessi ACL vengono applicati ai risultati della ricerca in base al token applicato.
ripulire
Per evitare di sostenere costi futuri, pulisci le risorse che hai creato come parte di questa soluzione. Se hai creato un nuovo indice Amazon Kendra durante il test di questa soluzione, eliminalo. Se hai aggiunto solo una nuova origine dati utilizzando il connettore Amazon Kendra per AEM, elimina tale origine dati.
Conclusione
Con il connettore Amazon Kendra Adobe Experience Manager, la tua organizzazione può cercare pagine e risorse in modo sicuro utilizzando la ricerca intelligente fornita da Amazon Kendra.
Per ulteriori informazioni sul connettore Amazon Kendra per AEM, fare riferimento a Adobe Experience Manager.
Per ulteriori informazioni su altri connettori integrati di Amazon Kendra per le origini dati più diffuse, fare riferimento a Connettori nativi Amazon Kendra.
Informazioni sugli autori
Praven Edem è un Senior Solutions Architect presso Amazon Web Services. Lavora con i principali clienti di servizi finanziari, progettando e modernizzando le loro applicazioni critiche su larga scala adottando i servizi AWS. È specializzato in carichi di lavoro serverless e basati su container. Ha oltre 20 anni di esperienza IT nello sviluppo di applicazioni e nell'architettura software.
Manjula Nagineni è un Senior Solutions Architect presso AWS con sede a New York. Lavora con i principali istituti di servizi finanziari, progettando e modernizzando le loro applicazioni su larga scala adottando i servizi cloud AWS. La sua passione è la progettazione di carichi di lavoro di Big Data in modo nativo nel cloud. Ha oltre 20 anni di esperienza IT nello sviluppo di software, analisi e architettura in più settori quali finanza, produzione e telecomunicazioni.
Omkar Phadtare è un ingegnere di sviluppo software presso Amazon Web Services, con una passione radicata per il cloud computing. Sfruttando la sua competenza tecnica e la profonda conoscenza del settore, progetta, sviluppa e implementa soluzioni basate su cloud all'avanguardia, altamente scalabili e resilienti per una vasta gamma di aziende e organizzazioni moderne.
Vijai Gandikota è Senior Product Manager per Amazon Kendra presso Amazon Web Services, responsabile del lancio dei connettori Amazon Kendra, del negozio principale, del dashboard di analisi delle ricerche e di altre funzionalità di Amazon Kendra. Ha oltre 20 anni di esperienza nella progettazione, sviluppo e lancio di prodotti nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'analisi.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/intelligently-search-adobe-experience-manager-content-using-amazon-kendra/
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