Amazon OpenSearch Service 쿼리에 플러그인 적용

다음 Python 코드를 사용하면 검색 파이프라인을 색인에 적용할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 이 색인을 사용하는 모든 검색에서 플러그인을 사용하여 검색 결과에 개인 맞춤을 적용합니다.

import requests
from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4

domain_endpoint = 'domain endpoint'
index = 'index name'
url = f'{domain_endpoint}/{index}/_settings/'
auth = AWSSigV4('es')
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
body = {
    "index.search.default_pipeline": "pipeline name"
}
try:
    response = requests.put(url, auth=auth, json=body, headers=headers)
    print(response.text)
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

다음 Python 코드를 사용하면 Toyota 브랜드 자동차에 대한 개별 쿼리에 검색 파이프라인을 적용할 수 있습니다.

코드를 업데이트하여 도메인 엔드포인트, OpenSearch 서비스 색인, 파이프라인 이름, 쿼리를 지정합니다. user_id에, 검색 결과를 얻으려는 사용자의 ID를 지정합니다. 이 사용자는 Personalize 솔루션 버전을 생성하는 데 사용한 데이터에 포함되어 있어야 합니다. 사용자가 없는 경우 Personalize는 인기도에 따라 항목의 순위를 매깁니다.

컨텍스트 메타데이터를 사용하는 경우 context에 장치 유형과 같은 사용자의 컨텍스트 메타데이터를 제공합니다. context 필드는 선택 사항입니다. 자세한 내용은 컨텍스트 메타데이터로 추천 관련성 높이기 단원을 참조하십시오.

import requests
from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4

domain_endpoint = 'domain endpoint'
index = 'index name'
url = f'{domain_endpoint}/{index}/_search/'

auth = AWSSigV4('es')
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
params = {"search_pipeline": "pipeline-name"}
body = {
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "Toyota",
            "fields": ["BRAND"]
        }
    },
    "ext": {
        "personalize_request_parameters": {
            "user_id": "USER ID",
            "context": { "DEVICE" : "mobile phone" }
        }
    }
}
try:
    response = requests.post(url, auth=auth, params=params, json=body, headers=headers, verify=False)
    print(response)
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")