Amazon Kendra는 기계 학습(ML)을 통해 제공되는 매우 정확하고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈 검색 서비스입니다. 이를 사용하면 개발자는 애플리케이션에 검색 기능을 추가할 수 있어 최종 사용자가 회사 전체에 걸쳐서 많은 양의 콘텐츠 내에 저장된 정보를 검색할 수 있습니다. 여기에는 Amazon Simple Storage Service(S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, RDS 데이터베이스, 또는 Microsoft OneDrive 등의 다양한 시스템에서 찾을 수 있는 설명서, 연구 보고서, FAQ, 인사(HR) 문서 및 고객 서비스 가이드의 데이터가 포함됩니다. 질문을 입력하면 서비스는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 컨텍스트를 이해하고 정확한 답변을 의미하든 전체 문서를 의미하든 가장 관련성 높은 결과를 반환합니다. 예를 들어, "법인 카드의 현금 보상액은 얼마인가요?"와 같은 질문을 하면 Amazon Kendra는 관련 문서에 매핑하여 "2%"와 같은 구체적인 답변을 제시합니다. Kendra는 샘플 코드를 제공하므로 매우 정확한 검색을 새로운 또는 기존 애플리케이션에 빠르고 쉽게 통합할 수 있습니다.
Amazon Kendra는 다른 AWS 서비스와 어떻게 연동되나요?
Amazon Kendra는 AWS에 저장한 모든 비정형 데이터에 대해 기계 학습 기반의 검색 기능을 제공합니다. Amazon Kendra는 Amazon S3 및 Amazon RDS 데이터베이스 등 널리 사용되는 AWS 리포지토리 유형에 대해 사용하기 쉬운 네이티브 커넥터를 활용합니다. Amazon Comprehend, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend Medical과 같은 다른 AI 서비스를 사용하여 문서를 사전 처리하고, 검색 가능한 텍스트를 생성하며, 엔터티를 추출하고, 좀 더 전문적인 검색 환경을 위해 메타데이터를 보강할 수 있습니다.
Amazon Kendra에 어떤 유형의 질문을 할 수 있나요?
Amazon Kendra는 다음과 같은 일반적인 유형의 질문을 지원합니다.
사실적인 질문(누가, 무엇을, 언제, 어디서): "Amazon의 CEO는 누구인가요?" 또는 "2022년의 Prime Day는 언제인가요?" 이러한 질문에는 한 단어나 구의 형태로 반환할 수 있는 사실 기반의 답변이 필요합니다. 그러나 정확한 답변이 수집된 텍스트 내용에 명시적으로 기술되어 있어야 합니다.
설명이 포함된 질문: "Echo Plus를 네트워크에 연결하려면 어떻게 해야 하나요?" 답변은 문장, 구절 또는 전체 문서가 될 수 있습니다.
키워드 검색: '건강 혜택' 또는 'IT 헬프 데스크' 의도와 범위가 명확하지 않은 경우 Amazon Kendra는 딥 러닝 모델을 사용하여 관련 문서를 반환합니다.
내 데이터에 Amazon Kendra로 찾으려는 정확한 답변이 없으면 어떻게 하나요?
내 데이터에 질문에 대한 정확한 답변이 포함되어 있지 않은 경우 Amazon Kendra는 딥 러닝 모델에 따라 가장 관련성이 높은 문서 목록을 반환합니다.
Amazon Kendra가 대답할 수 없는 유형의 질문은 무엇인가요?
Amazon Kendra는 문서 간 구절 통합 또는 계산이 필요한 답을 포함하는 질문은 아직 지원하지 않습니다.
Amazon Kendra를 시작하고 실행하려면 어떻게 해야 하나요?
Amazon Kendra 콘솔은 가장 쉬운 시작 방법을 제공합니다. 사용자는 Amazon Kendra가 Amazon S3에 저장된 FAQ와 같은 비정형 및 반정형 문서를 가리키도록 할 수 있습니다. 수집 후 콘솔의 ‘검색(search)’ 섹션에 쿼리를 직접 입력하여 Kendra 테스트를 시작할 수 있습니다. 그런 다음, 두 가지 쉬운 방법으로 Amazon Kendra 검색을 배포할 수 있습니다. (1) Experience Builder에서 시각적 UI 편집기를 사용합니다(코드 필요 없음). (2) 보다 정확한 제어를 위해 몇 줄의 코드를 사용하여 Amazon Kendra API를 구현합니다. API 구현 속도를 높이기 위해 콘솔에 코드 샘플도 제공됩니다.
회사의 도메인 또는 비즈니스 전문 분야에 더 잘 맞도록 Amazon Kendra를 사용자 지정하려면 어떻게 해야 하나요?
Amazon Kendra는 IT, 제약, 보험, 에너지, 공업, 금융 서비스, 법률, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 접객, 보건, 인적 자원, 뉴스, 통신, 자동차에 대한 도메인별 전문 지식을 제공합니다. 사용자만의 동의어 목록을 제공하여 Kendra의 도메인별 이해도를 한층 세부적으로 조정하고 확장할 수 있습니다. 특정 용어가 포함된 파일을 업로드하기만 하면 Amazon Kendra가 이러한 동의어를 사용하여 사용자 검색을 강화합니다.
Amazon Kendra가 지원하는 파일 유형은 무엇인가요?
Amazon Kendra는 .html, MS Office(.doc, .ppt), PDF와 텍스트 형식의 비정형 및 반정형 데이터를 지원합니다. MediaSearch 솔루션을 Amazon Kendra와 함께 사용하여 오디오 및 비디오 파일을 검색할 수도 있습니다.
Amazon Kendra는 증분 데이터 업데이트를 어떻게 처리하나요?
Amazon Kendra는 인덱스를 최신 상태로 유지하는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫째, 커넥터는 정기적으로 데이터 원본을 자동으로 동기화하도록 스케줄링 기능을 제공합니다. 둘째, Amazon Kendra API를 사용하면 기존 ETL 작업 또는 애플리케이션을 통해 데이터 원본에서 직접 Amazon Kendra로 데이터를 전송하는 자체 커넥터를 구축할 수 있습니다.
네이티브 커넥터를 사용하는 경우 콘텐츠를 수집하는 데 코딩이 필요하지 않습니다. 또한, Amazon Kendra SDK를 사용하여 다른 데이터 원본과 통합할 사용자 지정 커넥터를 작성할 수도 있습니다. Amazon Kendra 검색을 두 가지 쉬운 방법으로 배포할 수 있습니다. (1) Experience Builder에서 시각적 UI 편집기를 사용합니다(코드 필요 없음). 또는 (2) 유연성을 높이기 위해 몇 줄의 코드를 사용하여 Kendra API를 구현합니다. API 구현 속도를 높이기 위해 콘솔에 코드 샘플도 제공됩니다. SDK는 최종 사용자 경험의 완벽한 제어와 유연성을 제공합니다.
Aamzon Kendra 사용자 지정 데이터 원본 API를 사용하여 고유한 커넥터를 작성할 수 있습니다. 또한, Amazon Kendra의 검색 전문가 파트너 에코시스템을 활용하면 현재 AWS에서 제공하지 않는 커넥터를 구축하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 파트너 네트워크에 대한 자세한 내용은 AWS에 문의하세요.
Amazon Kendra는 보안을 어떻게 처리하나요?
Amazon Kendra는 전송 데이터와 저장 데이터를 암호화합니다. 저장된 데이터에 대한 암호화 키에는 AWS 소유 KMS 키, 계정의 AWS 관리형 KMS 키 또는 고객 관리형 KMS 키의 세 가지 옵션이 있습니다. 전송 중인 데이터의 경우 Amazon Kendra는 HTTPS 프로토콜을 사용하여 클라이언트 애플리케이션과 통신합니다. 네트워크를 통해 Amazon Kendra에 액세스하기 위한 API 호출은 클라이언트에서 지원해야 하는 전송 계층 보안(TLS)을 사용합니다.
Amazon Kendra는 오디오 및 비디오 레코딩의 콘텐츠에서 답변을 찾을 수 있나요?
예. MediaSearch 솔루션은 Amazon Kendra를 Amazon Transcribe와 결합하며, 이를 통해 사용자는 오디오 및 비디오 콘텐츠에 포함된 관련 답변을 검색할 수 있습니다.
