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Soumission de commentaires pour un apprentissage progressif
Note
La prise en charge des fonctionnalités varie en fonction du type d'index et de l'API de recherche utilisés. Pour savoir si cette fonctionnalité est prise en charge pour le type d'index et l'API de recherche que vous utilisez, consultez la section Types d'index.
Amazon Kendra utilise l'apprentissage progressif pour améliorer les résultats de recherche. En utilisant les commentaires issus des requêtes, l'apprentissage progressif améliore les algorithmes de classement et optimise les résultats de recherche pour une plus grande précision.
Supposons, par exemple, que vos utilisateurs recherchent l'expression « prestations de santé ». Si les utilisateurs choisissent régulièrement le deuxième résultat de la liste, ce résultat Amazon Kendra passe au fil du temps à la première place. Le boost diminue avec le temps, donc si les utilisateurs arrêtent de sélectionner un résultat, le Amazon Kendra suppriment finalement et affichent un autre résultat plus populaire à la place. Cela permet de Amazon Kendra hiérarchiser les résultats en fonction de leur pertinence, de leur âge et de leur contenu.
L'apprentissage progressif est activé pour tous les index et pour tous les types de documents pris en charge.
Amazon Kendra commence à apprendre dès que vous fournissez des commentaires, mais les résultats des commentaires peuvent prendre plus de 24 heures. Amazon Kendra propose trois méthodes pour envoyer des commentaires : la AWS console, une JavaScript bibliothèque que vous pouvez inclure sur votre page de résultats de recherche et une API que vous pouvez utiliser.
Amazon Kendra accepte deux types de commentaires des utilisateurs :
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Clics : informations sur les résultats de requête choisis par l'utilisateur. Les commentaires incluent l'ID du résultat et l'horodatage Unix de la date et de l'heure auxquelles le résultat de recherche a été choisi.
Pour envoyer des commentaires sur les clics, votre application doit collecter des informations sur les clics provenant des activités de vos utilisateurs, puis les envoyer à Amazon Kendra. Vous pouvez collecter des informations sur les clics à l'aide de la console, de la JavaScript bibliothèque et de l' Amazon Kendra API.
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Pertinence : informations relatives à la pertinence d'un résultat de recherche, généralement fournies par l'utilisateur. Le feedback contient l'identifiant du résultat et un indicateur de pertinence (
RELEVANTouNOT_RELEVANT). L'utilisateur détermine les informations de pertinence.Pour envoyer des commentaires sur la pertinence, votre application doit fournir un mécanisme de feedback qui permet à l'utilisateur de choisir la pertinence appropriée pour le résultat d'une requête, puis de soumettre ces informations à Amazon Kendra. Vous ne pouvez collecter des informations de pertinence qu'avec la console et l' Amazon Kendra API.
Les commentaires sont utilisés lorsque l'index est actif. Les commentaires n'affectent que l'index auquel ils sont soumis, ils ne peuvent pas être utilisés entre les index ou pour différents comptes.
Vous devez fournir un contexte utilisateur supplémentaire lorsque vous interrogez votre Amazon Kendra index. Lorsque vous fournissez un contexte utilisateur, Amazon Kendra il est en mesure de savoir si les commentaires sont fournis par un seul utilisateur ou par plusieurs utilisateurs et d'ajuster les résultats de recherche en conséquence.
Lorsque vous fournissez un contexte utilisateur, les commentaires relatifs à la requête sont associés à l'utilisateur spécifique indiqué dans le contexte. Si vous ne spécifiez pas le contexte utilisateur, vous pouvez fournir un identifiant de visiteur utilisé pour regrouper et agréger les requêtes.
Si vous ne fournissez pas de contexte utilisateur ou d'identifiant de visiteur, les commentaires sont anonymes et agrégés avec d'autres commentaires anonymes.
Le code suivant montre comment inclure le contexte utilisateur sous forme de jeton ou d'identifiant de visiteur.
response = kendra.query(
QueryText = query,
IndexId = index,
UserToken = {
Token = "token"
})
OR
response = kendra.query(
QueryText = query,
IndexId = index,
VisitorId = "visitor-id")Pour les applications Web, vous pouvez utiliser des cookies, des localisations ou des utilisateurs de navigateur pour générer un identifiant de visiteur pour chaque utilisateur.
Pour les requêtes principales, le plus grand volume de requêtes, la fourniture de commentaires en un clic fournit suffisamment d'informations pour améliorer la précision globale. Pour les requêtes finales, celles qui sont rares, les experts en la matière doivent soumettre des commentaires pertinents et non pertinents afin d'améliorer la précision de ces requêtes.
Outre la console, vous pouvez utiliser l'une des deux méthodes suivantes : une JavaScript bibliothèque ou l'SubmitFeedbackAPI. Vous ne devez utiliser qu'une seule méthode pour recueillir des commentaires. Pour de meilleurs résultats, vous devez envoyer vos commentaires dans les 24 heures suivant la demande.
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