Amazon Kendra 常見問答集

一般問題

Amazon Kendra 是一項高度準確、操作簡單且採用機器學習 (ML) 技術的企業搜尋服務。它可讓開發人員在他們的應用程式新增搜尋功能,如此一來,最終使用者就可以探索存放在遍佈整個公司大量內容中的資訊。這包括手冊、研究報告、常見問答集、人力資源 (HR) 文件和客戶服務指南中的資料,這些資料可以在各種系統中找到,例如 Amazon Simple Storage Service (S3)、Microsoft SharePoint、Salesforce、ServiceNow、RDS 資料庫或 Microsoft OneDrive。當您鍵入問題時,此服務會使用 ML 演算法來了解內容並傳回最相關的結果,無論這意味著準確的答案還是整個文件。例如,您可以詢問「公司信用卡的現金獎勵是多少?」此類問題,Amazon Kendra 便會對應到相關文件並傳回具體答案 (例如「2%」)。Kendra 會提供範本程式碼,讓您能夠快速且輕鬆地開始將高度準確的搜尋整合至新增的或現有的應用程式中。

Amazon Kendra 會針對您存放在 AWS 中的所有非結構化資料客戶存放區提供採用 ML 技術的搜尋功能。Amazon Kendra 提供易於使用的原生連接器,可用於連接主流的 AWS 儲存庫類型,例如 Amazon S3 和 Amazon RDS 資料庫。Amazon Comprehend、Amazon Transcribe 和 Amazon Comprehend Medical 等其他 AI 服務可用來預先處理文件、產生可搜尋的文字、擷取實體,並讓中繼資料內容更加豐富,以獲得更專業的搜尋體驗。

Amazon Kendra 支援下列常見問題類型:
  • 真實性問題 (對象、內容、時間、地點):「誰是 Amazon 的執行長?」或是「2022 年的會員促銷日是哪一天?」。 這些問題需要以事實為依據的答案,可能會以單字或片語的形式傳回。然而,標準答案必須以擷取的文字內容明確陳述。
  • 描述性問題:「如何將 Echo Plus 連接到我的網路?」 這裡的答案可能是句子、段落或是整份文件。
  • 關鍵字搜尋:「對健康的益處」或是「IT 服務台」。 如果意圖和範圍不明晰,Amazon Kendra 將使用其深度學習模型返回相關文件。

如果您的資料不包含問題的準確答案,Amazon Kendra 會傳回依據其深度學習模型排名的最相關文件清單。

Amazon Kendra 尚無法支援需要跨文件段落彙總或計算才能得到答案的問題。

Amazon Kendra 主控台會提供開始使用的最簡單方法。您可以在非結構化和半結構化文件 (例如,存放在 Amazon S3 中的常見問答集) 中指定 Amazon Kendra。擷取之後,您可以在主控台的 "search" (搜尋) 區段中直接鍵入查詢,以開始測試 Kendra。然後,您可以透過兩種簡單的方式部署 Amazon Kendra 搜尋:(1) 在我們的 Experience Builder 中使用視覺化 UI 編輯器 (無需程式碼),或 (2) 使用幾行程式碼實作 Amazon Kendra API 以實現更精確的控制。主控台中還提供了程式碼範例,以加快 API 實作速度。

Amazon Kendra 提供 IT、製藥、保險、能源、工業、金融服務、法律、媒體與娛樂、觀光旅遊業、醫療保健、人力資源、新聞、電訊和汽車等領域特定的專業知識。您可以提供自己的同義詞清單,進一步微調和擴展 Kendra 對特定領域的理解。只要上傳包含特定術語的檔案,Amazon Kendra 就會使用這些同義詞,讓使用者的搜尋結果更加豐富。

Amazon Kendra 支援以 html、MS Office (.doc、.ppt)、PDF 及文字格式呈現的非結構化及半結構化資料。透過 MediaSearch 解決方案,您也可以使用 Amazon Kendra 搜尋音訊和影片檔案。

Amazon Kendra 提供兩種方法,可讓索引保持最新狀態。首先,連接器會提供排程,以便定期自動同步您的資料來源。其次,Amazon Kendra API 可讓您建置自己的連接器,透過現有的 ETL 任務或應用程式,直接將資料從資料來源傳送到 Amazon Kendra。

如需語言支援的相關資訊,請瀏覽此文件頁面

使用原生連接器時,擷取內容並不需要編寫程式碼。您也可以撰寫自己的自訂連接器,以便使用 Amazon Kendra SDK 與其他資料來源整合。您可以透過兩種簡單的方式部署 Amazon Kendra 搜尋:(1) 在我們的 Experience Builder 中使用視覺化 UI 編輯器 (無需程式碼),或 (2) 使用幾行程式碼實作 Kendra API 以獲得更大的靈活性。主控台中還提供了程式碼範例,以加快 API 實作速度。SDK 提供對最終使用者體驗的完整控制和靈活性。

如需詳細資訊,請參閱 AWS 區域服務頁面。

您可以使用 Amzon Kendra Custom Data Source API 撰寫自己的連接器。此外,Amazon Kendra 有一個搜尋專家合作夥伴生態系統,能協助建置 AWS 目前不提供的連接器。請聯絡我們,進一步了解我們的合作夥伴網路。

Amazon Kendra 會加密傳輸和靜止狀態下的資料。靜態資料的加密金鑰有三種選擇:AWS 擁有的 KMS 金鑰、您帳戶中的 AWS 受管 KMS 金鑰或客戶受管 KMS 金鑰。對於傳輸中的資料,Amazon Kendra 利用 HTTPS 協定與您的用戶端應用程式通訊。透過網路存取 Amazon Kendra 的 API 呼叫使用必須受用戶端支援的 Transport Layer Security (TLS)。

是,MediaSearch 解決方案將 Amazon Kendra 與 Amazon Transcribe 結合,可讓使用者搜尋嵌入在音訊和影片內容中的相關答案。

Kendra GenAI Index

Amazon Kendra GenAI Index 是 Kendra 中的新索引,專為檢索增強生成 (RAG) 和智慧搜尋而設計,能協助企業更有效率且有效地建置數位助理和智慧搜尋體驗。此索引利用先進的語意模型和最新的資訊檢索技術,可提供高檢索準確度。Kendra GenAI Index 可透過基於中繼資料型篩選,連接到超過 40 個企業資料來源,並支援使用者權限。您可以將其與 Bedrock 知識庫和其他 Bedrock 工具整合,以建立 RAG 支援的數位助理,或搭配 Q Business 使用,以獲得全受管數位助理解決方案。此整合可讓您針對索引內容選擇適當的 GenAI 工具。您可以透過將 Kendra GenAI Index 與基礎模型、自訂提示和工作流程結合,以建置 RAG 支援的聊天機器人。此外,您還可以搭配 Q Business 使用索引,在帶有索引的內容上建立完全受管 GenAI 助理。

Kendra GenAI Index 與 Q Business 和 Bedrock 知識庫深度整合,可提供建置企業生成式 AI 解決方案所需的靈活性和多功能性。  您可以利用生成式 AI Index 來作為 Q Business 中的檢索器,以完全受管的方法來建置生成式 AI 助理,從而無須進行大量設定即可提供簡化的體驗。  或者,如果您在提示自訂、基礎模型選擇和協同運作等方面需要更好的可設定性,則可以利用 GenAI Index 作為具有 Bedrock 知識庫的受管檢索器,進而根據您的需求來量身定制解決方案。  此外,GenAI Index 還支援在 Q Business 和 Bedrock 知識庫之間移動,可以隨著需求的演化而進行順暢轉換。

GenAI Index 透過整合向量搜索和改進的語義模型來增強語義準確性,這些語義模型已經在各種資料集中經過嚴格評估。GenAI Index 可與 Bedrock 知識庫搭配使用,而且 GenAI index 的起始容量較小,使客戶能夠以較小的工作負載開始作業。

Amazon Kendra 定價
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