Просування пошукового вмісту за допомогою рекомендованих результатів для Amazon Kendra

Амазонка Кендра це інтелектуальний пошуковий сервіс на основі машинного навчання (ML). Ми раді оголосити про запуск Amazon Kendra Featured Results. Ця нова функція дозволяє певним документам або вмісту відображатися у верхній частині сторінки результатів пошуку щоразу, коли користувач виконує певний запит. Ви можете використовувати рекомендовані результати, щоб покращити видимість нових документів або рекламувати певні документи, коли користувачі вводять певні запити.

Наприклад, ви можете вказати, що якщо ваші користувачі введуть запит «нові продукти 2023», виберіть документи під назвою «Що нового» та «Незабаром» будуть представлені у верхній частині сторінки результатів пошуку. Крім того, якщо ваші користувачі часто використовують певні запити, ви можете вказати ці запити для рекомендованих результатів. Наприклад, якщо ви переглянете свої найпопулярніші запити за допомогою Amazon Kendra Analytics і виявите, що конкретні запити, такі як «Як kendra семантично ранжирує результати?» і «семантичний пошук Кендри» часто використовуються, то для запитів може бути корисно вказати документ під назвою «Пошук Amazon Kendra 101».

У цій публікації ми представляємо рекомендовані результати та показуємо, як ними користуватися.

Огляд рішення

Рекомендовані результати дають змогу створювати прямі відповідності точних запитів документам у вашому індексі, дозволяючи обійти звичайний процес ранжирування Amazon Kendra. Amazon Kendra природно обробляє запити типу ключових слів, щоб ранжувати найкорисніші документи в результатах пошуку, уникаючи надмірного показу результатів на основі простих ключових слів. Рекомендовані результати призначені для конкретних запитів, а не запитів із надто широким обсягом. Ви можете поекспериментувати з показом різних документів для різних запитів або забезпечити видимість певних документів, на яку вони заслуговують.

Передумови

Щоб слідувати, у вас повинні бути такі передумови:

Ви можете пропустити цей крок, якщо у вас уже є індекс для використання в цій демонстрації.

Додайте зразок набору даних до свого індексу

Щоб додати зразок набору даних до індексу, виконайте такі дії:

1. На консолі Amazon Kendra перейдіть до свого покажчика та виберіть Джерела даних.
2. Вибирати Додати джерело даних.
3. під Доступні джерела данихвиберіть Зразок документації AWS І вибирай Додати набір даних.
4. Введіть назву для свого Назва джерела даних (Такі, як sample-aws-data) і виберіть Додати джерело даних.

Пошук без рекомендованих результатів

На консолі Amazon Kendra виберіть Пошук індексованого вмісту. У полі запиту почніть із такого запиту, як «роз’єми Kendra S3».

У результатах пошуку «DataSourceConfiguration – Amazon Kendra» вказано як найкращий результат пошуку на основі процесу рейтингу. Але якщо ви хочете рекламувати «Початок роботи з джерелом даних Amazon S3 (консоль) – Amazon Kendra», ви можете обійти процес рейтингу Amazon Kendra, щоб відобразити цей результат у верхній частині сторінки результатів пошуку.

Створіть набір рекомендованих результатів

Щоб показати певні результати, ви повинні вказати точну відповідність повного текстового запиту, а не часткову відповідність запиту за допомогою ключового слова або фрази, що міститься в запиті. Наприклад, якщо ви вказуєте лише запит «Kendra» у пропонованому наборі результатів, такі запити, як «Як Kendra семантично ранжує результати?» не буде відображати рекомендовані результати. Додаткову інформацію про обмеження див Квоти для Amazon Kendra. Щоб створити набір рекомендованих результатів, виконайте такі кроки:

1. На панелі навігації виберіть Рекомендовані результати, при Збагачення.
2. Вибирати Створити набір.
   
   
3. Введіть назву для свого набору (наприклад kendra_connector_feature) і виберіть МАЙБУТНІ.
   
4. Введіть ключове слово, щоб знайти елементи для представлення (kendra s3 connectors).
5. Select Початок роботи з джерелом даних Amazon S3 (консоль) – Amazon Kendra з результатів пошуку.
   
6. Вибирати МАЙБУТНІ.
7. Вибирати Додайте запит.
   
   
8. Введіть рядок запиту (наприклад kendra s3 connectors) і виберіть додавати.
   
9. Вибирати МАЙБУТНІ.
   
10. на Перегляньте та створіть сторінку, виберіть Створювати.
    

Тепер ваш індекс Amazon Kendra готовий для запитів природною мовою.

Пошук із рекомендованими результатами

На консолі Amazon Kendra виберіть Пошук індексованого вмісту. У полі запиту введіть ключове слово, яке використовується в наборі результатів функції kendra s3 connectors.Тепер ви повинні побачити Початок роботи з джерелом даних Amazon S3 (консоль) – Amazon Kendra відображається як найкращий результат на сторінці пошуку

Щоб отримати додаткові відомості про запит до індексу, див Запит індексу.

Прибирати

Щоб уникнути майбутніх витрат і видалити невикористані ролі та політики, видаліть створені вами ресурси:

1. Виберіть в індексі Amazon Kendra Індекси у навігаційній панелі.
2. Виберіть створений індекс і на Дії меню, виберіть видаляти.
3. Щоб підтвердити видалення, введіть Delete коли буде запропоновано, і виберіть видаляти.

Зачекайте, поки не отримаєте повідомлення з підтвердженням; процес може тривати до 15 хвилин.

Висновок

У цій публікації ви дізналися, як використовувати рекомендовані результати Amazon Kendra для просування вмісту в корпоративному пошуковому рішенні.

Є багато додаткових функцій, які ми не розглянули. Наприклад:

• Ви можете ввімкнути керування доступом на основі користувача для свого індексу Amazon Kendra та обмежити доступ до документів на основі елементів керування доступом, які ви вже налаштували.
• Ви можете зіставити атрибути об’єкта з атрибутами індексу Amazon Kendra і ввімкнути їх для фасетування, пошуку та відображення в результатах пошуку.
• Ви можете швидко знайти інформацію на веб-сторінках (HTML-таблиці), використовуючи Табличний пошук Amazon Kendra.

Щоб дізнатися більше про Amazon Kendra, див Посібник розробника Amazon Kendra.

---

Про авторів

Маран Чандрасекаран є старшим архітектором рішень у Amazon Web Services, який працює з нашими корпоративними клієнтами. Поза роботою любить подорожувати.

 Картік Міттал є інженером-програмістом Amazon Web Services, працює над Amazon Kendra, корпоративною пошуковою системою. Поза роботою захоплюється пішим туризмом і подорожами.

Сурья Рам є інженером-програмістом Amazon Web Services, працює над Amazon Kendra. Поза роботою він захоплюється шахами, баскетболом і крикетом.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/promote-search-content-using-featured-results-for-amazon-kendra/