AIM304 | 通过机器学习驱动的搜索充分利用您的数据

AIM304 | 通过机器学习驱动的搜索充分利用您的数据

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon Kendra, Intelligent Search, Natural Language Queries, Machine Learning Models, Semantic Search, Search Relevance]

本文字数: 2800, 阅读完需: 14 分钟

视频

导读

数据推动创新，创新帮助机构处于行业领先地位。在正确的时间找到正确的数据对从事任何行业的企业都至关重要。参加本次分享，您将会了解 Amazon Kendra，一款由机器学习支持的智能搜索服务，它将改变您的思考方式。您将了解亚马逊云科技客户 Orion Health 和 Qualtrics 如何能够创建一个功能齐全的搜索应用程序，提高员工的工作效率和卓越的客户体验。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共2500字，阅读时间大约是12分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

亚马逊Kendra的主要产品经理Jean-Pierre Daudel在演讲开始时定义了当今企业在快速增长的非结构化数据中搜索问题时所面临的问题。他指出，如今80%的商业数据是非结构化的，存储在文档、网站、PDF和其他格式的文件中。然而，传统的基于关键词的搜索技术在应用于这些大量的非结构化内容时，很难提供准确和相关的结果。

Jean-Pierre详细描述了许多公司在使用当前搜索工具时遇到的挫折。将关键词搜索应用于文本文档或网页等非结构化数据时，常见的结果是不准确。实施和调整这些传统搜索引擎需要大量努力和专业知识。即使经过辛苦的配置，结果的相关性通常仍然令人不满意，需要持续维护和调整。

据Jean-Pierre介绍，亚马逊Kendra旨在通过引入机器学习的智能搜索功能来解决这些熟悉的问题。Kendra通过四个主要创新解决了准确性挑战。首先，它支持自然语言查询，使用户能够以直观、对话的方式进行搜索。其次，Kendra利用多个最先进的自然语言处理模型来深入了解查询和内容背后的意义和上下文。这些专有模型支持诸如问题回答、常见问题解答匹配和语义文档排名等功能。

接下来，Kendra出厂时预训练了14个不同的领域。这种广泛的专业知识涵盖了医疗保健、金融服务、市场营销等领域，使得无需任何调整就能实现高准确性。最后，Kendra具有一个名为增量学习的内置功能，可以根据观察到的用户与搜索引擎的互动来自动提高相关性。随着用户通过点击和其他信号提供反馈，Kendra会自动调整其结果。

亚马逊旗下的Kendra致力于降低企业搜索部署和维护的复杂性，除了追求搜索准确性之外。为了实现这一目标，亚马逊专注于开发加速器。例如，Kendra提供了与各种流行数据源（如SharePoint、Box等）连接的接口，以便从这些数据源摄取内容。同时，Kendra还能在数据进入搜索索引之前对其进行预处理和丰富。客户可以使用亚马逊云科技的服务，如Textract和Transcribe，对非结构化内容进行结构化。

Kendra还提供了一种低代码的用户界面构建器，可以在其控制台中快速创建功能齐全的搜索应用程序。此外，Kendra还具备强大的安全措施，如加密、访问控制以及与身份提供者集成等功能。

Jean-Pierre展示了Kendra的丰富功能库，其中包括对各种存储库的超过100个连接器，如SharePoint、Confluence、Box等。他强调了Kendra能够在大规模孤立来源之间进行搜索并提供统一体验的能力。

为了让用户了解Kendra是如何实现智能搜索的，Jean-Pierre模拟了一些示例用户交互。在一个场景中，一名员工搜索“IT帮助台在哪里？”Kendra理解了意图并从HTML页面中提取出一个特定位置作为答案——"一楼。"

Jean-Pierre随后详细介绍了驱动Kendra搜索体验的高级自然语言处理模型。首先，阅读理解模型直接从文本中提取即时答案。接着，FAQ匹配模型从整理的知识库中识别相关答案。最后，文档语义排序模型返回最有用的页面。

据Jean-Pierre介绍，由于Kendra在大量数据集上进行过预训练，因此它出厂时就具有高准确性。然而，客户可以根据需要选择调整相关性是在索引还是查询级别上。此外，还有一些控制选项可用于提高某些数据源、作者、文档新鲜度和其他标准的重要性。Kendra还可以导入自定义词典以扩展其对特定领域术语的理解。

Jean-Pierre概述了Kendra常见的使用案例，包括跨知识库的员工搜索、为呼叫中心代理提供相关答案以及将智能搜索嵌入到ISV应用程序中。

他紧接着通过三个步骤部署了Kendra——获取内容、优化相关性和通过API或无代码UI构建器将其集成到应用程序中。演示还展示了提供搜索使用情况、性能和差距洞察的Kendra分析仪表板。

在总结Kendra的价值主张时，Jean-Pierre强调了两个主要优势。首先，智能搜索能够通过提供更快速、更准确的答案来提高员工生产力和客户满意度。其次，它降低了总体拥有成本，因为无需构建和管理复杂的搜索基础设施。Kendra加速器，如连接器、文档丰富化和低代码UI，简化并优化了实施过程。

Jean-Pierre通过展示示例查询来说明Kendra在多个不同领域的一键式准确性。这些查询能从非结构化内容中提取特定答案，无需进行任何调整。

演示中还包含了两位Kendra客户分享现实生活中的应用。首先是Qualtrics的Hemant Modi介绍了如何使用Kendra增强他们的客户支持工作流程。联系中心的音频被转录和分析，以自动查询Kendra，从而识别实时向代理推荐的相应帮助文章。早期结果显示，问题解决速度和数量都有所增加。代理商发现这个解决方案非常有用，是“游戏规则的改变者”。

接下来，Orion Health的Jomo Stark描述了一个使用Kendra建立的数字前台医疗平台。该平台为用户提供了一个统一的入口，以便访问各种医疗服务和信息。Kendra为搜索体验提供了支持，允许用户提出自然语言问题并从可靠的医疗来源提供定制的答案。这简化了访问方式并提供可靠的信息，避免了通用网络搜索的“噪音”。Orion在一个只有6周的试点项目中开发了Kendra原型。预期的好处包括减轻医疗系统的负担,并改善消费者获取健康信息的途径。

Jean-Pierre最后强调了Kendra的两个主要新功能——从HTML表格中提取答案的表搜索功能，以及扩展的语言支持，包括西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、日语、韩语和中文。

总的来说，亚马逊Kendra通过运用自然语言处理和机器学习技术，为企业带来了更为精确和直观的搜索体验。它内置了多种连接器、丰富的功能和简化的部署选项，从而降低了实施的复杂程度。诸如Qualtrics和Orion Health等知名企业正借助Kendra提高生产效率、客户满意度和降低成本。随着非结构化数据的快速增长，如Kendra这类智能搜索平台的重要性将日益凸显。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

领导者强调Kendra如何通过提供经过验证的临床资源访问途径来帮助患者解决问题，这些问题在于如何在众多信息来源中寻找可靠的健康信息。

Kendra提供了经过筛选且值得信赖的搜索结果，从而避免了错误信息和噪声。

Kendra的自然语言处理技术使患者能够获得与其健康相关的精确搜索结果，而不仅仅是关键词匹配的结果。

亚马逊云科技的领导者强调了Kendra对减轻医疗系统负担和提高消费者获得护理和健康信息途径的业务影响。

如今，Kendra通过其新的Tater Search功能可以返回嵌入在HTML表格中的答案。

Kendra使得通过使用自己的数据和查询来开始实施概念验证变得非常容易。

总结

视频探讨了亚马逊Kendra如何通过运用机器学习技术为客户提供智能搜索功能。Kendra旨在解决搜索过程中的常见问题，如不准确的结果和复杂的实现过程。借助自然语言处理技术，Kendra能够理解复杂查询；利用深度学习模型，提供更精确的答案；并具备广泛的行业专业知识，为超过14个行业提供现成的相关结果。Kendra拥有超过100个连接器，轻松地索引来自各种存储库的内容。此外，还提供了无需编码的搜索用户界面构建器以及用于监测使用情况的分析工具。

在视频中，两位客户分享了实际的案例研究。Qualtrics公司使用了Kendra与Slack的集成，从而简化了支持团队的工作流程。Kendra会对内部文档进行索引，为客服代表提供实时的建议性答案。Orion Health公司在它的数字前台平台上采用了Kendra，为患者提供了一个统一的医疗保健入口。Kendra会对其精选的医疗资源进行索引，以便提供有关病情的可信信息。这样不仅提高了患者的自我服务能力，同时也减轻了医疗系统的压力。

总之，Kendra通过提供快速且准确的答案，提升了员工的生产力及客户的满意度。同时，其机器学习和开箱即用的功能降低了实施时间和成本，使其相较于构建自定义企业搜索解决方案更具优势。

演讲原文

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