クエリ

回答を得るために、ユーザーはインデックスをクエリします。ユーザーはクエリで自然言語を使用できます。レスポンスは、最も良い答えを提供するインデックスにタイトル、テキストの抜粋、ドキュメントの場所などの情報を含みます。

Amazon Kendra は、ドキュメントの内容だけでなく、ドキュメントに関して提供したすべての情報を使用して、ドキュメントがクエリに関連しているかどうかを判断します。例えば、インデックスにドキュメントが最後に更新された日時に関する情報が含まれている場合、最近更新されたドキュメントにより高い関連性を割り当てる Amazon Kendra ように に指示できます。

クエリには、 がフィルター条件を満たすドキュメントのみを Amazon Kendra 返すように、レスポンスをフィルタリングする方法の基準を含めることもできます。例えば、department というインデックスフィールドを作成した場合、部門フィールドが legal に設定されているドキュメントのみが返されるように応答をフィルタリングできます。詳細については、「Filtering search」を参照してください。

インデックス内の個々のフィールドの関連性をチューニングすることで、クエリの結果に影響を与えることができます。チューニングによって、結果に対するフィールドの重要性が変わります。例えば、new カテゴリを持つドキュメントの重要性を上げる場合、このカテゴリのドキュメントがレスポンスに含まれる可能性が高くなります。詳細については、「Tuning search relevance」を参照してください。

クエリの使用に関する詳細については、「Searching an index」を参照してください。