Documentos - Amazon Kendra

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Documentos

En esta sección se explica cómo Amazon Kendra indexa los numerosos formatos de documentos que admite y los diferentes campos o atributos de los documentos.

Tipos o formatos de documentos

Amazon Kendra es compatible con los tipos o formatos de documentos más populares PDFHTML, como Word PowerPoint, etc. Un índice puede contener varios formatos de documento.

Amazon Kendra extrae el contenido del interior de los documentos para que se puedan buscar en ellos. Los documentos se analizan de forma que se optimice la búsqueda en el texto extraído y en cualquier contenido tabular (HTMLtablas) de los documentos. Esto significa estructurar los documentos en campos o atributos que se utilizan para la búsqueda. Los metadatos del documento, como la fecha de la última modificación, pueden ser campos útiles para la búsqueda.

Los documentos se pueden organizar en filas y columnas. Por ejemplo, cada documento es una fila y cada campo/atributo del documento, como el título y el contenido del cuerpo, es una columna. Por ejemplo, si utiliza una base de datos como origen de datos, los datos deben estructurarse u organizarse en filas y columnas.

Puede añadir documentos al índice de las siguientes maneras:

Si desea añadir un FAQ archivo, utilice el CreateFaqAPIpara añadir el archivo almacenado en un Amazon S3 depósito. Puede elegir entre un CSV formato básico, un CSV formato que incluye campos o atributos personalizados en un encabezado y un JSON formato que incluye campos personalizados. El formato predeterminado es básico. CSV

A continuación, se proporciona información sobre cada formato de documento compatible y cómo Amazon Kendra trata cada formato al indexar documentos.

Formato del documento Tratado como Cómo se trata el documento Estructura original
Formato de documento portátil (PDF) HTML Se convierte en HTML y, a continuación, se extrae el contenido. No estructurado
HyperText Lenguaje de marcado () HTML HTML HTMLlas etiquetas se filtran para extraer el contenido. El contenido debe estar entre las etiquetas HTML principales de inicio y cierre (<HTML>content</HTML>). Semiestructurado
Lenguaje de marcado extensible () XML XML XMLlas etiquetas se filtran para extraer el contenido. Semiestructurado
Transformación del lenguaje de hojas de estilo extensible () XSLT XSLT Las etiquetas se filtran para extraer el contenido. Semiestructurado
MarkDown (MD) Texto no cifrado El contenido se extrae con MarkDown la sintaxis incluida. Semiestructurado
Valores separados por comas () CSV CSV Contenido extraído de cada celda, con un único archivo tratado como resultado de un único documento. Estructurado para FAQ archivos, de lo contrario semiestructurado
Microsoft Excel (XLSyXLSX) XLSy XLSX Contenido extraído de cada celda, con un único archivo tratado como resultado de un único documento. Semiestructurado
JavaScript Notación de objetos (JSON) Texto no cifrado El contenido se extrae con JSON la sintaxis incluida. Semiestructurado
Formato de texto enriquecido (RTF) RTF RTFla sintaxis se filtra para extraer el contenido. Semiestructurado
Microsoft PowerPoint (PPT) PPT, PPTX Solo se extrae el contenido de texto de PowerPoint las diapositivas para su búsqueda. Las imágenes y otros contenidos no se extraen. No estructurado
Microsoft Word DOC, DOCX Solo se extrae el contenido de texto de las páginas de Word para su búsqueda. Las imágenes y otros contenidos no se extraen. No estructurado
Texto sin formato (TXT) TXT Se extrae todo el texto del documento de texto. No estructurado

Atributos o campos del documento

Un documento tiene atributos o campos asociados. Los campos de un documento son las propiedades de un documento o lo que contiene su estructura. Por ejemplo, cada uno de sus documentos puede contener el título, el cuerpo del texto y el autor. También puede añadir campos personalizados para sus documentos específicos. Por ejemplo, si el índice busca documentos fiscales, puede especificar un campo personalizado para el tipo de documento fiscal, como el W-2, el 1099, etc.

Antes de poder usar un campo de documento en una consulta, debe asignarse a un campo de índice. Por ejemplo, el campo de título se puede asignar al campo _document_title. Para obtener más información, consulte Asignación de campos. Para agregar un campo nuevo, debe crear un campo de índice al que asignarlo. Los campos de índice se crean mediante la consola o mediante el UpdateIndexAPI.

Puede usar los campos del documento para filtrar las respuestas y crear resultados de búsqueda facetados. Por ejemplo, puede filtrar una respuesta para que muestre solo una versión específica de un documento, o puede filtrar las búsquedas para que solo se muestren documentos fiscales del tipo 1099 que coincidan con el término de búsqueda. Para obtener más información, consulte Filtrado y búsqueda de facetas.

También puede utilizar los campos del documento para ajustar manualmente la respuesta a la consulta. Por ejemplo, puede optar por aumentar la importancia del campo de título para aumentar el peso que se le Amazon Kendra asigna al campo a la hora de determinar qué documentos debe devolver en la respuesta. Para más información, consulte Ajuste de la relevancia de la búsqueda.

Si va a añadir un documento directamente a un índice, especifique los campos del parámetro de entrada de documento en el BatchPutDocumentAPI. Los valores de los campos personalizados se especifican en una matriz de DocumentAttributeobjetos. Si utiliza un origen de datos, el método que utilice para agregar los campos del documento depende del origen de datos. Para obtener más información, consulte Asignación de campos de origen de datos.

Uso de campos de documentos comunes o Amazon Kendra reservados

Con él UpdateIndex API, puede crear campos reservados o comunes utilizando DocumentMetadataConfigurationUpdates y especificando el nombre del campo de índice Amazon Kendra reservado para asignarlo al atributo o nombre de campo del documento equivalente. También puede crear campos personalizados. Si utiliza un conector de fuente de datos, la mayoría incluye asignaciones de campos que asignan los campos del documento de la fuente de datos a campos de indexación. Amazon Kendra Si utiliza la consola, los campos se actualizan seleccionando el origen de datos, seleccionando la acción de edición y, a continuación, pasando a la sección de asignación de campos para configurar el origen de datos.

Puede configurar el objeto Search para establecer un campo como visualizable, facetable, buscable y ordenable. Puede configurar el objeto Relevance para establecer el orden de clasificación, duración de potenciación o período de tiempo de un campo para aplicarlos a los valores de potenciación, actualización, valor de importancia y valores de importancia asignados a valores de campo específicos. Si utiliza la consola, puede configurar los ajustes de búsqueda de un campo seleccionando la opción de faceta en el menú de navegación. Para configurar el ajuste de relevancia, seleccione la opción de buscar en su índice en el menú de navegación, introduzca una consulta y utilice las opciones del panel lateral para ajustar la relevancia de la búsqueda. No puede cambiar el tipo de campo una vez que este se ha creado.

Amazon Kendra tiene los siguientes campos de documento reservados o comunes que puede usar:

  • _authors: una lista de uno o más autores responsables del contenido del documento.

  • _category: una categoría que coloca un documento en un grupo específico.

  • _created_at: la fecha y la hora en formato ISO 8601 en las que se creó el documento. Por ejemplo, 2012-03-25T 12:30:10 + 01:00 es el formato ISO 8601 de fecha y hora del 25 de marzo de 2012 a las 12:30 p.m. (más 10 segundos) en la hora de Europa Central.

  • _data_source_id: el identificador del origen de datos que contiene el documento.

  • _document_body: el contenido del documento.

  • _document_id: un identificador único del documento.

  • _document_title: el título del documento.

  • _excerpt_page_number—El número de página de un archivo en el que aparece el extracto del documento. PDF Si el índice se creó antes del 8 de septiembre de 2020, debe volver a indexar los documentos antes de poder utilizar este atributo.

  • _faq_id—Si se trata de un documento del tipo pregunta-respuesta (FAQ), un identificador único para el. FAQ

  • _file_type: el tipo de archivo del documento, como pdf o doc.

  • _last_updated_at—La fecha y la hora en formato ISO 8601 en las que se actualizó el documento por última vez. Por ejemplo, 2012-03-25T 12:30:10 + 01:00 es el formato ISO 8601 de fecha y hora del 25 de marzo de 2012 a las 12:30 p.m. (más 10 segundos) en la hora de Europa Central.

  • _source_uri: el URI lugar en el que está disponible el documento. Por ejemplo, el URI del documento en el sitio web de una empresa.

  • _version: un identificador de la versión específica de un documento.

  • _view_count: el número de veces que se ha visto el documento.

  • _language_code (cadena): el código de un idioma que se aplica al documento. Este valor se define por defecto en inglés si no especifica un idioma. Para obtener más información acerca de los idiomas admitidos, incluidos sus códigos, consulte Adición de documentos en idiomas distintos del inglés.

En el caso de los campos personalizados, estos campos se crean DocumentMetadataConfigurationUpdates con UpdateIndexAPI, del mismo modo que cuando se crea un campo reservado o común. Debe establecer el tipo de datos adecuado para el campo personalizado. Si utiliza la consola, los campos se actualizan seleccionando el origen de datos, seleccionando la acción de edición y, a continuación, pasando a la sección de asignación de campos para configurar el origen de datos. Algunos orígenes de datos no admiten la adición de campos nuevos o campos personalizados. No puede cambiar el tipo de campo una vez que este se ha creado.

Los siguientes son los tipos que puede configurar para los campos personalizados:

  • Date

  • Número

  • Cadena

  • Lista de cadenas

Si ha añadido documentos al índice utilizando BatchPutDocumentAPI, Attributes enumera los campos/atributos de sus documentos y crea campos utilizando el DocumentAttribute objeto.

En el caso de los documentos indexados a partir de una fuente de Amazon S3 datos, los campos se crean mediante un archivo de JSON metadatos que incluye la información de los campos.

Si utiliza una base de datos compatible como origen de datos, puede configurar los campos mediante la opción de asignación de campos.