โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นสำหรับ Amazon Kendra

โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นสำหรับ Amazon Kendra

อเมซอน เคนดรา เป็นบริการค้นหาอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศเปิดตัว Amazon Kendra Featured Results คุณลักษณะใหม่นี้ทำให้เอกสารหรือเนื้อหาเฉพาะปรากฏที่ด้านบนสุดของหน้าผลการค้นหาเมื่อใดก็ตามที่ผู้ใช้ออกคำสั่งค้นหา คุณสามารถใช้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นเพื่อปรับปรุงการเปิดเผยเอกสารใหม่หรือเพื่อส่งเสริมเอกสารบางอย่างเมื่อผู้ใช้ป้อนข้อความค้นหาบางอย่าง

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถระบุได้ว่าหากผู้ใช้ของคุณป้อนข้อความค้นหา “ผลิตภัณฑ์ใหม่ 2023” จากนั้นเลือกเอกสารที่ชื่อว่า “มีอะไรใหม่” และ “เร็วๆ นี้” จะแสดงที่ด้านบนของหน้าผลการค้นหา นอกจากนี้ หากผู้ใช้ของคุณใช้ข้อความค้นหาบางอย่างบ่อยๆ คุณสามารถระบุข้อความค้นหาเหล่านี้สำหรับผลลัพธ์เด่นได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณดูข้อความค้นหายอดนิยมของคุณโดยใช้ Amazon Kendra Analytics และพบว่าข้อความค้นหาที่เฉพาะเจาะจง เช่น “kendra kendra จัดอันดับผลลัพธ์ตามความหมายอย่างไร” และมีการใช้ “kendra semantic search” บ่อยครั้ง ดังนั้น จึงอาจเป็นประโยชน์สำหรับการค้นหาเพื่อแสดงเอกสารชื่อ “Amazon Kendra search 101”

ในโพสต์นี้ เราแนะนำผลลัพธ์ที่โดดเด่นและแสดงวิธีการใช้งาน

ภาพรวมของโซลูชัน

ผลลัพธ์ที่โดดเด่นช่วยให้คุณสร้างการแมปโดยตรงจากข้อความค้นหาที่แน่นอนไปยังเอกสารในดัชนีของคุณ ทำให้คุณสามารถข้ามขั้นตอนการจัดอันดับของ Amazon Kendra ตามปกติได้ Amazon Kendra จัดการการสืบค้นประเภทคำหลักตามธรรมชาติเพื่อจัดอันดับเอกสารที่มีประโยชน์มากที่สุดในผลการค้นหา หลีกเลี่ยงการนำเสนอผลลัพธ์ที่มากเกินไปตามคำหลักทั่วไป ผลลัพธ์เด่นได้รับการออกแบบสำหรับข้อความค้นหาเฉพาะ แทนที่จะเป็นข้อความค้นหาที่มีขอบเขตกว้างเกินไป คุณสามารถทดลองนำเสนอเอกสารต่างๆ สำหรับการค้นหาต่างๆ หรือตรวจสอบว่าเอกสารบางรายการได้รับการเปิดเผยตามที่สมควรได้รับ

เบื้องต้น

ในการปฏิบัติตาม คุณควรมีข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้:

คุณสามารถข้ามขั้นตอนนี้ได้หากคุณมีดัชนีที่มีอยู่แล้วเพื่อใช้สำหรับการสาธิตนี้

เพิ่มชุดข้อมูลตัวอย่างในดัชนีของคุณ

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อเพิ่มชุดข้อมูลตัวอย่างในดัชนีของคุณ:

  1. บนคอนโซล Amazon Kendra ให้ไปที่ดัชนีของคุณแล้วเลือก แหล่งข้อมูล.
  2. Choose เพิ่มแหล่งข้อมูล.
  3. ภายใต้ แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ให้เลือก ตัวอย่างเอกสาร AWS และเลือก เพิ่มชุดข้อมูล.
  4. ป้อนชื่อของคุณ ชื่อแหล่งข้อมูล (เช่น sample-aws-data) และเลือก เพิ่มแหล่งข้อมูล.

ค้นหาโดยไม่มีผลลัพธ์ที่โดดเด่น

บนคอนโซล Amazon Kendra ให้เลือก ค้นหาเนื้อหาที่จัดทำดัชนี. ในฟิลด์ข้อความค้นหา ให้เริ่มด้วยข้อความค้นหา เช่น “ตัวเชื่อมต่อ Kendra S3”

โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ในผลการค้นหา “DataSourceConfiguration – Amazon Kendra” จะแสดงเป็นผลการค้นหาอันดับต้น ๆ ตามกระบวนการจัดอันดับ แต่ถ้าคุณต้องการโปรโมต “การเริ่มต้นใช้งานแหล่งข้อมูล Amazon S3 (คอนโซล) – Amazon Kendra” คุณสามารถข้ามขั้นตอนการจัดอันดับ Amazon Kendra เพื่อนำเสนอผลลัพธ์นี้ที่ด้านบนสุดของหน้าผลการค้นหา

สร้างชุดผลลัพธ์ที่โดดเด่น

หากต้องการแสดงผลลัพธ์บางอย่าง คุณต้องระบุการจับคู่แบบตรงทั้งหมดกับข้อความค้นหาแบบเต็ม ไม่ใช่การจับคู่บางส่วนของข้อความค้นหาโดยใช้คำหลักหรือวลีที่อยู่ในข้อความค้นหา ตัวอย่างเช่น หากคุณระบุเฉพาะข้อความค้นหา "Kendra" ในชุดผลลัพธ์เด่น ข้อความค้นหาเช่น "Kendra จัดอันดับผลลัพธ์ตามความหมายอย่างไร" จะไม่แสดงผลลัพธ์ที่โดดเด่น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับขีดจำกัด โปรดดูที่ โควต้าสำหรับ Amazon Kendra. หากต้องการสร้างชุดผลลัพธ์เด่น ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

  1. ในบานหน้าต่างนำทาง เลือก ผลลัพธ์ที่โดดเด่น ภายใต้ การเพิ่มคุณค่า
  2. Choose สร้างชุด
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  3. ป้อนชื่อสำหรับชุดของคุณ (เช่น kendra_connector_feature) และเลือก ถัดไป.
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  4. ป้อนคำหลักเพื่อค้นหารายการที่จะนำเสนอ (kendra s3 connectors).
  5. เลือก เริ่มต้นใช้งานแหล่งข้อมูล Amazon S3 (คอนโซล) – Amazon Kendra จากผลการค้นหา
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  6. Choose ถัดไป.
  7. Choose เพิ่มแบบสอบถาม
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  8. ป้อนสตริงข้อความค้นหา (เช่น kendra s3 connectors) และเลือก เพิ่ม.
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  9. Choose ถัดไป.
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
  10. เกี่ยวกับ ตรวจสอบและสร้าง หน้าให้เลือก สร้างบัญชีตัวแทน.
    โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ดัชนี Amazon Kendra ของคุณพร้อมสำหรับการสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติแล้ว

ค้นหาด้วยผลลัพธ์ที่โดดเด่น

บนคอนโซล Amazon Kendra ให้เลือก ค้นหาเนื้อหาที่จัดทำดัชนี. ในฟิลด์แบบสอบถาม ป้อนคำหลักที่ใช้ในชุดผลลัพธ์ของคุณลักษณะ kendra s3 connectorsตอนนี้ คุณควรเห็นการเริ่มต้นใช้งานแหล่งข้อมูล Amazon S3 (คอนโซล) – Amazon Kendra แสดงเป็นผลลัพธ์อันดับต้น ๆ ในหน้าการค้นหา

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสอบถามดัชนี โปรดดูที่ การสืบค้นดัชนี.

โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ทำความสะอาด

เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินในอนาคตและเพื่อล้างบทบาทและนโยบายที่ไม่ได้ใช้ ให้ลบทรัพยากรที่คุณสร้างขึ้น:

  1. ในดัชนี Amazon Kendra ให้เลือก ดัชนี ในบานหน้าต่างนำทาง
  2. เลือกดัชนีที่คุณสร้างและบน สถานะ เมนูให้เลือก ลบ.
  3. เพื่อยืนยันการลบ ให้ป้อน Delete เมื่อได้รับแจ้งและเลือก ลบ.

รอจนกว่าคุณจะได้รับข้อความยืนยัน ขั้นตอนนี้อาจใช้เวลานานถึง 15 นาที

สรุป

ในโพสต์นี้ คุณได้เรียนรู้วิธีใช้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นของ Amazon Kendra เพื่อโปรโมตเนื้อหาในโซลูชันการค้นหาระดับองค์กร

มีคุณสมบัติเพิ่มเติมมากมายที่เราไม่ได้กล่าวถึง ตัวอย่างเช่น:

  • คุณสามารถเปิดใช้งานการควบคุมการเข้าถึงตามผู้ใช้สำหรับดัชนี Amazon Kendra ของคุณและจำกัดการเข้าถึงเอกสารตามการควบคุมการเข้าถึงที่คุณกำหนดค่าไว้แล้ว
  • คุณสามารถแมปแอตทริบิวต์ของออบเจกต์กับแอตทริบิวต์ดัชนีของ Amazon Kendra และเปิดใช้งานสำหรับการแฟริ่ง ค้นหา และแสดงในผลลัพธ์การค้นหา
  • คุณสามารถค้นหาข้อมูลจากหน้าเว็บ (ตาราง HTML) ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ การค้นหาแบบตารางของ Amazon Kendra.

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon Kendra โปรดดู คู่มือนักพัฒนา Amazon Kendra.


เกี่ยวกับผู้เขียน

โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.มารัญ จันทรเศกการัณย์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ Amazon Web Services ซึ่งทำงานร่วมกับลูกค้าระดับองค์กรของเรา นอกเวลางานเขาชอบท่องเที่ยว

 โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.คาร์ติก มิททาล เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ Amazon Web Services ซึ่งทำงานใน Amazon Kendra ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาระดับองค์กร นอกเวลาทำงาน เขาชอบเดินป่าและชอบท่องเที่ยว

โปรโมตเนื้อหาการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์ที่แนะนำสำหรับ Amazon Kendra PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.สุริยาราม เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ Amazon Web Services ซึ่งทำงานใน Amazon Kendra นอกเวลางาน เขาชอบเล่นหมากรุก บาสเก็ตบอล และคริกเก็ต

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก AWS Machine Learning AWS