Navegar em um índice

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Navegar em um índice - Amazon Kendra

nota

O suporte a recursos varia de acordo com o tipo de índice e a API de pesquisa usada. Para ver se esse recurso é compatível com o tipo de índice e a API de pesquisa que você está usando, consulte Tipos de índice.

Você pode procurar documentos por seus atributos ou facetas sem precisar digitar uma consulta de pesquisa. Amazon Kendra O Navegar do índice pode ajudar seus usuários a descobrir documentos navegando livremente em um índice sem uma consulta específica em mente. Isso também ajuda seus usuários a navegar amplamente em um índice como ponto de partida em suas pesquisas.

O Navegar do índice só pode ser usado para pesquisar por atributo ou faceta do documento com um tipo de classificação. Não é possível pesquisar um índice inteiro usando o Navegar do índice. Se o texto da consulta estiver ausente, Amazon Kendra solicitará um filtro de atributo do documento ou uma faceta e um tipo de classificação.

Para permitir a navegação no índice usando a API de consulta, você deve incluir AttributeFilterou Facet e. SortingConfiguration Para permitir a navegação pelo índice no console, selecione seu índice em Índices no menu de navegação e, em seguida, selecione a opção de pesquisar seu índice. Na caixa de pesquisa, pressione a tecla Enter duas vezes. Selecione o menu suspenso Filtrar resultados da pesquisa para escolher um filtro e selecione o menu suspenso Classificar para escolher um tipo de classificação.

Veja a seguir um exemplo de navegação em um índice de documentos no idioma espanhol em ordem decrescente da data de criação do documento.

CLI


aws kendra query \
--index-id "index-id" \
--attribute-filter '{   
    "EqualsTo":{
      "Key": "_language_code",
      "Value": {
        "StringValue": "es"
      }
    }
  }' \
--sorting-configuration '{
    "DocumentAttributeKey": "_created_at",
    "SortOrder": "DESC"
  }'

Python


import boto3

kendra = boto3.client("kendra")

# Must include the index ID, the attribute filter, and sorting configuration
response = kendra.query(
        IndexId = "index-id",
        AttributeFilter = {
            "EqualsTo": {      
                "Key": "_language_code",
                "Value": {
                    "StringValue": "es"
                    }
                }
            },
        SortingConfiguration = {
            "DocumentAttributeKey": "_created_at",
            "SortOrder": "DESC"})

print("\nSearch results|Resultados de la búsqueda: \n")

for query_result in response["ResultItems"]:

    print("-------------------")
    print("Type: " + str(query_result["Type"]))
        
    if query_result["Type"]=="ANSWER" or query_result["Type"]=="QUESTION_ANSWER":
        answer_text = query_result["DocumentExcerpt"]["Text"]
        print(answer_text)

    if query_result["Type"]=="DOCUMENT":
        if "DocumentTitle" in query_result:
            document_title = query_result["DocumentTitle"]["Text"]
            print("Title: " + document_title)
        document_text = query_result["DocumentExcerpt"]["Text"]
        print(document_text)

    print("------------------\n\n")

Java


package com.amazonaws.kendra;

import software.amazon.awssdk.services.kendra.KendraClient;
import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.QueryRequest;
import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.QueryResult;
import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.QueryResultItem;

public class SearchIndexExample {
    public static void main(String[] args) {
        KendraClient kendra = KendraClient.builder().build();
        QueryRequest queryRequest = QueryRequest.builder()
            .withIndexId("index-id")
            .withAttributeFilter(AttributeFilter.builder()
                .withEqualsTo(DocumentAttribute.builder()
                    .withKey("_language_code")
                    .withValue(DocumentAttributeValue.builder()
                        .withStringValue("es")
                        .build())
                    .build())
                .build())
            .withSortingConfiguration(SortingConfiguration.builder()
                .withDocumentAttributeKey("_created_at")
                .withSortOrder("DESC")
                .build())
            .build());
            
        QueryResult queryResult = kendra.query(queryRequest);
        for (QueryResultItem item : queryResult.getResultItems()) {
            System.out.println("----------------------");
            System.out.println(String.format("Type: %s", item.getType()));
        
            switch (item.getType()) {
                case QueryResultType.QUESTION_ANSWER:
                case QueryResultType.ANSWER:
                    String answerText = item.getDocumentExcerpt().getText();
                    System.out.println(answerText);
                    break;
                case QueryResultType.DOCUMENT:
                    String documentTitle = item.getDocumentTitle().getText();
                    System.out.println(String.format("Title: %s", documentTitle));
                    String documentExcerpt = item.getDocumentExcerpt().getText();
                    System.out.println(String.format("Excerpt: %s", documentExcerpt));
                    break;
                default:
                    System.out.println(String.format("Unknown query result type: %s", item.getType()));
            }
            System.out.println("-----------------------\n");
        }
    }
}

anchor anchor anchor


aws kendra query \
--index-id "index-id" \
--attribute-filter '{   
    "EqualsTo":{
      "Key": "_language_code",
      "Value": {
        "StringValue": "es"
      }
    }
  }' \
--sorting-configuration '{
    "DocumentAttributeKey": "_created_at",
    "SortOrder": "DESC"
  }'