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Usando a Amazon Kendra API para enviar feedback

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Usando a Amazon Kendra API para enviar feedback - Amazon Kendra

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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Para usar a Amazon Kendra API para enviar feedback de consulta, use a SubmitFeedbackAPI. Para identificar a consulta, você fornece o ID do índice ao qual a consulta se aplica e o ID da consulta retornado na resposta da API de consulta.

O exemplo a seguir mostra como enviar feedback de cliques e relevância usando a API Amazon Kendra . Envie vários conjuntos de comentários por meio das matrizes RelevanceFeedbackItems e ClickFeedbackItems. Este exemplo envia um único clique e um único item de comentários de relevância. O envio dos comentários usa a hora atual.

Para enviar feedback para uma pesquisa (AWS SDK)
  1. Você pode usar o código de exemplo a seguir com os valores necessários:

    1. index id— O ID do índice ao qual a consulta se aplica.

    2. query id— A consulta sobre a qual você deseja fornecer feedback.

    3. result id— O ID do resultado da consulta sobre o qual você deseja fornecer feedback. A resposta da consulta contém o ID do resultado.

    4. relevance value—Ou RELEVANT (o resultado da consulta é relevante) ou NOT_RELEVANT (o resultado da consulta não é relevante).

    Python
    import boto3 import time kendra = boto3.client("kendra") # Provide the index ID index_id = "index-id" # Provide the query ID query_id = "query-id" # Provide the search result ID result_id = "result-id" # Configure the feedback item feedback_item = {"ClickTime": int(time.time()), "ResultId":result_id} # Configure the relevance value relevance_value = "RELEVANT" relevance_item = {"RelevanceValue": relevance_value, "ResultId": result_id } response = kendra.submit_feedback( QueryId = query_id, IndexId = index_id, ClickFeedbackItems = [feedback_item], RelevanceFeedbackItems = [relevance_item] ) print("Submitted feedback for query: " + query_id)
    Java
    package com.amazonaws.kendra; import java.time.Instant; import software.amazon.awssdk.services.kendra.KendraClient; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.ClickFeedback; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.RelevanceFeedback; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.RelevanceType; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.SubmitFeedbackRequest; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.SubmitFeedbackResponse; public class SubmitFeedbackExample { public static void main(String[] args) { KendraClient kendra = KendraClient.builder().build(); SubmitFeedbackRequest submitFeedbackRequest = SubmitFeedbackRequest .builder() .indexId("IndexId") .queryId("QueryId") .clickFeedbackItems( ClickFeedback .builder() .clickTime(Instant.now()) .resultId("ResultId") .build()) .relevanceFeedbackItems( RelevanceFeedback .builder() .relevanceValue(RelevanceType.RELEVANT) .resultId("ResultId") .build()) .build(); SubmitFeedbackResponse response = kendra.submitFeedback(submitFeedbackRequest); System.out.println("Feedback is submitted"); } }
    import boto3 import time kendra = boto3.client("kendra") # Provide the index ID index_id = "index-id" # Provide the query ID query_id = "query-id" # Provide the search result ID result_id = "result-id" # Configure the feedback item feedback_item = {"ClickTime": int(time.time()), "ResultId":result_id} # Configure the relevance value relevance_value = "RELEVANT" relevance_item = {"RelevanceValue": relevance_value, "ResultId": result_id } response = kendra.submit_feedback( QueryId = query_id, IndexId = index_id, ClickFeedbackItems = [feedback_item], RelevanceFeedbackItems = [relevance_item] ) print("Submitted feedback for query: " + query_id)
  2. Execute o código. Depois que os comentários forem enviados, o código exibirá uma mensagem.

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