増分学習のためのフィードバックの送信

Amazon Kendra は増分学習を使用して検索結果を改善します。クエリからのフィードバックを使用して、増分学習によってランク付けアルゴリズムが改善され、検索結果が最適化され、精度が向上します。

例えば、ユーザーが「health care benefits」という語句を検索するとします。複数のユーザーがリストから 2 番目の結果を一貫して選択すると、 Amazon Kendra はその結果を第 1 位の結果に格上げします。ブーストは時間の経過とともに減少するため、ユーザーが結果の選択を停止すると、 は Amazon Kendra 最終的にそれを削除し、代わりに別のより人気のある結果を表示します。これにより、関連性、経過時間、コンテンツに基づいて結果に Amazon Kendra 優先順位を付けることができます。

増分学習は、すべてのインデックスとすべてのサポートされているドキュメントタイプで有効になっています。

Amazon Kendra フィードバックを提供するとすぐに は学習を開始しますが、フィードバックの結果が表示されるまでに 24 時間以上かかる場合があります。 Amazon Kendra には、 AWS コンソール、検索結果ページに含めることができる JavaScript ライブラリ、使用できる API の 3 つの方法が用意されています。

Amazon Kendra は、次の 2 種類のユーザーフィードバックを受け入れます。

フィードバックは、インデックスがアクティブである間に使用されます。フィードバックは、送信先のインデックスにのみ影響し、インデックス間や異なるアカウントで使用することはできません。

Amazon Kendra インデックスをクエリするときは、追加のユーザーコンテキストを指定する必要があります。ユーザーコンテキストを指定すると、 Amazon Kendra フィードバックが 1 人のユーザーから提供されたか、複数のユーザーから提供されたかを判断し、それに応じて検索結果を調整できます。

ユーザーコンテキストを指定すると、クエリのフィードバックは、コンテキストで指定した特定のユーザーに関連付けられます。ユーザーコンテキストを指定しない場合は、クエリをグループ化および集計するために使用する訪問者 ID を指定できます。

ユーザーコンテキストまたは訪問者 ID を提供しない場合、フィードバックは匿名で、他の匿名のフィードバックと共に集計されます。

次のコードは、ユーザーコンテキストをトークンまたは訪問者 ID として含める方法を示しています。

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

ウェブアプリケーションでは、cookie、ロケーション、またはブラウザユーザーを使用して、各ユーザーの訪問者 ID を生成できます。

ヘッドクエリはクエリ量が最大で、クリックスルーフィードバックを提供することにより全体的な精度を向上させるのに十分な情報が提供されます。テールクエリはまれですが、主題のエキスパートは、これらのクエリの精度を向上させるために、関連性がないフィードバックを送信する必要があります。

コンソールに加えて、Word ライブラリまたは JavaScript API SubmitFeedbackの 2 つの方法のいずれかを使用できます。フィードバックの収集は 1 つの方法のみをご使用ください。最良の結果を得るには、クエリを実行してから 24 時間以内にフィードバックを送信する必要があります。