Продвижение поискового контента с помощью Featured Results for Amazon Kendra

Амазон Кендра — это интеллектуальный поисковый сервис, основанный на машинном обучении (ML). Мы рады объявить о запуске сервиса Amazon Kendra Featured Results. Эта новая функция заставляет определенные документы или содержимое появляться в верхней части страницы результатов поиска всякий раз, когда пользователь вводит определенный запрос. Вы можете использовать избранные результаты, чтобы улучшить видимость новых документов или продвигать определенные документы, когда пользователи вводят определенные запросы.

Например, вы можете указать, что если ваши пользователи введут запрос «новые продукты 2023», то выберите документы с заголовками «Что нового» и «Скоро» будут отображаться в верхней части страницы результатов поиска. Кроме того, если ваши пользователи часто используют определенные запросы, вы можете указать эти запросы для рекомендуемых результатов. Например, если вы посмотрите на свои самые популярные запросы с помощью Amazon Kendra Analytics и обнаружите, что конкретные запросы, такие как «Как kendra семантически ранжирует результаты?» и «семантический поиск kendra», то может быть полезно, чтобы в запросах содержался документ под названием «Amazon Kendra search 101».

В этом посте мы представляем избранные результаты и показываем, как их использовать.

Обзор решения

Рекомендуемые результаты позволяют создавать прямые сопоставления точных запросов с документами в вашем индексе, что позволяет обойти обычный процесс ранжирования Amazon Kendra. Amazon Kendra естественным образом обрабатывает запросы типа ключевого слова, чтобы ранжировать наиболее полезные документы в результатах поиска, избегая чрезмерного показа результатов, основанных на простых ключевых словах. Рекомендуемые результаты предназначены для конкретных запросов, а не для запросов слишком широкого охвата. Вы можете поэкспериментировать с показом разных документов для разных запросов или убедиться, что определенные документы получают ту видимость, которой они заслуживают.

Предпосылки

Чтобы продолжить, у вас должны быть следующие предпосылки:

Вы можете пропустить этот шаг, если у вас есть уже существующий индекс для этой демонстрации.

Добавьте образец набора данных в свой индекс

Выполните следующие шаги, чтобы добавить образец набора данных в ваш индекс:

1. На консоли Amazon Kendra перейдите к своему индексу и выберите Источники данных.
2. Выберите Добавить источник данных.
3. Под Доступные источники данных, наведите на Образец документации AWS , а затем выбрать Добавить набор данных.
4. Введите имя для вашего Имя источника данных (Такие, как sample-aws-data) и выберите Добавить источник данных.

Поиск без рекомендуемых результатов

На консоли Amazon Kendra выберите Поиск по проиндексированному контенту. В поле запроса начните с запроса, например «Коннекторы Kendra S3».

В результатах поиска «DataSourceConfiguration — Amazon Kendra» отображается как лучший результат поиска на основе процесса ранжирования. Но если вы хотите рекламировать «Начало работы с источником данных Amazon S3 (консоль) — Amazon Kendra», вы можете обойти процесс ранжирования Amazon Kendra, чтобы показать этот результат в верхней части страницы результатов поиска.

Создайте набор рекомендуемых результатов

Для отображения определенных результатов необходимо указать точное соответствие полнотекстового запроса, а не частичное соответствие запроса с использованием ключевого слова или фразы, содержащейся в запросе. Например, если вы укажете только запрос «Кендра» в избранном наборе результатов, такие запросы, как «Как Кендра семантически ранжирует результаты?» не будет отображать рекомендуемые результаты. Дополнительную информацию о лимитах см. Квоты для Amazon Kendra. Чтобы создать набор рекомендуемых результатов, выполните следующие действия:

1. На панели навигации выберите Избранные результаты, под Обогащения.
2. Выберите Создать набор.
   
   
3. Введите имя для вашего набора (например, kendra_connector_feature) и выберите Следующая.
   
4. Введите ключевое слово, чтобы найти элементы для показа (kendra s3 connectors).
5. Выберите Начало работы с источником данных Amazon S3 (консоль) – Amazon Kendra из результатов поиска.
   
6. Выберите Следующая.
7. Выберите Добавить запрос.
   
   
8. Введите строку запроса (например, kendra s3 connectors) и выберите Добавить.
   
9. Выберите Следующая.
   
10. На Просмотрите и создайте выберите страницу Создавай.
    

Теперь ваш индекс Amazon Kendra готов к запросам на естественном языке.

Поиск с избранными результатами

На консоли Amazon Kendra выберите Поиск по проиндексированному контенту. В поле запроса введите ключевое слово, используемое в наборе результатов функции. kendra s3 connectors.Теперь вы должны увидеть Начало работы с источником данных Amazon S3 (Консоль) — Amazon Kendra отображается в верхней части результатов на странице поиска.

Дополнительные сведения о запросе индекса см. Запрос индекса.

Убирать

Чтобы избежать будущих расходов и удалить неиспользуемые роли и политики, удалите созданные ресурсы:

1. В индексе Amazon Kendra выберите Индексы в навигационной панели.
2. Выберите созданный вами индекс и на Действия Меню, выберите Удалить.
3. Для подтверждения удаления введите Delete при появлении запроса и выберите Удалить.

Подождите, пока вы не получите подтверждающее сообщение; Процесс может занять до 15 минут.

Заключение

В этом посте вы узнали, как использовать избранные результаты Amazon Kendra для продвижения контента в корпоративном поисковом решении.

Есть много дополнительных функций, которые мы не рассмотрели. Например:

• Вы можете включить управление доступом на основе пользователей для своего индекса Amazon Kendra и ограничить доступ к документам на основе уже настроенных элементов управления доступом.
• Вы можете сопоставить атрибуты объекта с атрибутами индекса Amazon Kendra и включить их для фасетирования, поиска и отображения в результатах поиска.
• Вы можете быстро найти информацию с веб-страниц (HTML-таблицы) с помощью Табличный поиск Amazon Kendra.

Чтобы узнать больше об Amazon Kendra, см. Руководство разработчика по Amazon Kendra.

---

Об авторах

Маран Чандрасекаран — старший архитектор решений в Amazon Web Services, работающий с нашими корпоративными клиентами. Вне работы любит путешествовать.

 Картик Миттал — инженер-программист в Amazon Web Services, работающий над корпоративной поисковой системой Amazon Kendra. Вне работы он любит пешие прогулки и любит путешествовать.

Сурья Рам — инженер-программист в Amazon Web Services, работающий над Amazon Kendra. Вне работы он увлекается шахматами, баскетболом и крикетом.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/promote-search-content-using-featured-results-for-amazon-kendra/