Feedback für inkrementelles Lernen einreichen - Amazon Kendra

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Feedback für inkrementelles Lernen einreichen

Anmerkung

Die Funktionsunterstützung variiert je nach Indextyp und API verwendeter Suche. Informationen darüber, ob diese Funktion für den von Ihnen verwendeten Indextyp und die von API Ihnen verwendete Suche unterstützt wird, finden Sie unter Indextypen.

Amazon Kendra verwendet inkrementelles Lernen, um die Suchergebnisse zu verbessern. Durch inkrementelles Lernen werden anhand von Rückmeldungen aus Abfragen die Ranking-Algorithmen verbessert und die Suchergebnisse für eine höhere Genauigkeit optimiert.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass Ihre Benutzer nach dem Begriff „Leistungen im Gesundheitswesen“ suchen. Wenn Benutzer durchweg das zweite Ergebnis aus der Liste wählen, wird dieses Ergebnis im Laufe Amazon Kendra der Zeit auf den ersten Platz angehoben. Der Boost nimmt mit der Zeit ab. Wenn Benutzer also aufhören, ein Ergebnis auszuwählen, wird es Amazon Kendra irgendwann entfernt und stattdessen ein anderes, beliebteres Ergebnis angezeigt. Auf diese Weise Amazon Kendra können Ergebnisse anhand von Relevanz, Alter und Inhalt priorisiert werden.

Inkrementelles Lernen ist für alle Indizes und für alle unterstützten Dokumenttypen aktiviert.

Amazon Kendra beginnt mit dem Lernen, sobald Sie Feedback geben. Es kann jedoch mehr als 24 Stunden dauern, bis die Ergebnisse des Feedbacks sichtbar sind. Amazon Kendra bietet drei Methoden, mit denen Sie Feedback einreichen können: die AWS Konsole, eine JavaScript Bibliothek, die Sie in Ihre Suchergebnisseite aufnehmen können, und eine, API die Sie verwenden können.

Amazon Kendra akzeptiert zwei Arten von Benutzerfeedback:

  • Klicks — Informationen darüber, welche Abfrageergebnisse der Benutzer ausgewählt hat. Das Feedback umfasst die Ergebnis-ID und den Unix-Zeitstempel des Datums und der Uhrzeit der Auswahl des Suchergebnisses.

    Um Klick-Feedback zu senden, muss Ihre Anwendung Klickinformationen aus den Aktivitäten Ihrer Benutzer sammeln und diese Informationen dann an Amazon Kendra senden. Sie können Klickinformationen mit der Konsole, der JavaScript Bibliothek und dem sammeln Amazon Kendra API.

  • Relevanz — Informationen über die Relevanz eines Suchergebnisses, die der Benutzer in der Regel bereitstellt. Das Feedback enthält die Ergebnis-ID und einen Relevanzindikator (RELEVANToderNOT_RELEVANT). Der Benutzer bestimmt die Relevanzinformationen.

    Um Feedback zur Relevanz zu senden, muss Ihre Anwendung einen Feedback-Mechanismus bieten, der es dem Benutzer ermöglicht, die entsprechende Relevanz für ein Abfrageergebnis auszuwählen und diese Informationen dann an zu senden Amazon Kendra. Sie können Relevanzinformationen nur mit der Konsole und dem sammeln Amazon Kendra API.

Feedback wird verwendet, solange der Index aktiv ist. Feedback wirkt sich nur auf den Index aus, an den es übermittelt wurde. Es kann nicht indexübergreifend oder für verschiedene Konten verwendet werden.

Sie sollten zusätzlichen Benutzerkontext angeben, wenn Sie Ihren Amazon Kendra Index abfragen. Wenn Sie Benutzerkontext angeben, kann Amazon Kendra es feststellen, ob das Feedback von einem einzelnen Benutzer oder von mehreren Benutzern gegeben wurde, und die Suchergebnisse entsprechend anpassen.

Wenn Sie den Benutzerkontext angeben, wird das Feedback für die Anfrage dem spezifischen Benutzer zugeordnet, der im Kontext angegeben wurde. Wenn Sie keinen Benutzerkontext angeben, können Sie eine Besucher-ID angeben, die zum Gruppieren und Aggregieren von Abfragen verwendet wird.

Wenn Sie keinen Benutzerkontext oder keine Besucher-ID angeben, ist das Feedback anonym und wird mit anderem anonymen Feedback zusammengefasst.

Der folgende Code zeigt, wie Sie den Benutzerkontext als Token oder die Besucher-ID einbeziehen können.

response = kendra.query(
    QueryText = query,
    IndexId = index,
    UserToken = {
        Token = "token"
    })
    
    OR
    
    response = kendra.query(
    QueryText = query,
    IndexId = index,
    VisitorId = "visitor-id")

Für Webanwendungen können Sie Cookies, Standorte oder Browserbenutzer verwenden, um für jeden Benutzer eine Besucher-ID zu generieren.

Bei Suchanfragen, dem größten Volumen an Anfragen, liefert die Bereitstellung von Click-Through-Feedback genügend Informationen, um die Gesamtgenauigkeit zu verbessern. Bei Einzelanfragen, also solchen, die selten sind, sollten Fachexperten relevantes und nicht relevantes Feedback geben, um die Genauigkeit dieser Anfragen zu verbessern.

Zusätzlich zur Konsole können Sie eine von zwei Methoden verwenden: eine JavaScript Bibliothek oder die SubmitFeedbackAPI. Sie sollten nur eine Methode verwenden, um Feedback zu sammeln. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie innerhalb von 24 Stunden nach der Anfrage Feedback einreichen.

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