選取您的 Cookie 偏好設定

我們使用提供自身網站和服務所需的基本 Cookie 和類似工具。我們使用效能 Cookie 收集匿名統計資料,以便了解客戶如何使用我們的網站並進行改進。基本 Cookie 無法停用,但可以按一下「自訂」或「拒絕」以拒絕效能 Cookie。

如果您同意,AWS 與經核准的第三方也會使用 Cookie 提供實用的網站功能、記住您的偏好設定,並顯示相關內容,包括相關廣告。若要接受或拒絕所有非必要 Cookie,請按一下「接受」或「拒絕」。若要進行更詳細的選擇,請按一下「自訂」。

使用 Amazon Kendra API 提交意見回饋 - Amazon Kendra

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

使用 Amazon Kendra API 提交意見回饋

若要使用 Amazon Kendra API 提交查詢意見回饋,請使用 SubmitFeedback API。若要識別查詢,您需要提供查詢套用之索引的索引 ID,以及從查詢 API 回應中傳回的查詢 ID。

下列範例示範如何使用 Amazon Kendra API 提交點擊和關聯性意見回饋。您可以透過 ClickFeedbackItemsRelevanceFeedbackItems陣列提交多組意見回饋。此範例會提交單擊和單項關聯性意見回饋項目。意見回饋提交會使用目前的時間。

提交搜尋的意見回饋 (AWS SDK)
  1. 您可以使用下列範例程式碼搭配所需的值:

    1. index id- 查詢套用的索引 ID。

    2. query id- 您要提供意見回饋的查詢。

    3. result id- 您要提供意見回饋的查詢結果 ID。查詢回應包含結果 ID。

    4. relevance valueRELEVANT(查詢結果相關) 或 NOT_RELEVANT(查詢結果不相關)。

    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. 執行程式碼。提交意見回饋後,程式碼會顯示訊息。

隱私權網站條款Cookie 偏好設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc.或其附屬公司。保留所有權利。