Bonjour, Adrian, et bienvenue à nouveau.
Dans la vidéo d'aujourd'hui, nous allons parler d'Amazon Kendra.
Pour résumer, Amazon Kendra est un service de recherche qui permet de rechercher des données structurées et non
structurées à l'aide du traitement du langage naturel et d'algorithmes de recherche avancés.
On peut donc mieux expliquer cela avec ce diagramme.
Nous sommes sur le côté droit.
Il y a certaines sources de données : vous avez le seau S3, vous avez Microsoft, OneDrive, vous avez Confluence,
et au milieu vous avez Amazon.
Kendra Il a la capacité de rechercher les documents qui font partie de ces sources de données,
par exemple.
Maintenant, l'utilisateur, lorsqu'il a un besoin, une question ou une requête, au lieu de rechercher directement
les documentations qui font partie de ces sources de données, peut envoyer la requête à Kendra, et
Kendra peut à son tour rechercher les données de ces sources de données et renvoyer la réponse immédiatement
à l'utilisateur.
Vous pouvez donc dire qu'il s'agit d'une sorte de Google pour votre entreprise, qui peut rechercher des documents
et renvoyer les résultats appropriés.
Alors allons-y et faisons une démonstration rapide.
Pour la démonstration d'aujourd'hui, j'ai déjà configuré Kendra et j'ai
ajouté un seau S3 à la source de données de Kendra.
Maintenant, c'est trois seau contient certains documents liés à la facilité de service, Lambda Service et autres, et
nous allons ajouter quelques requêtes et nous allons regarder comment Kendra récupère les résultats.
Alors allons-y et cherchons le contenu de l'index.
Et dans la requête, je dis ce qui est facile à, j'appuie sur la touche Entrée et vous voyez que Kendra a répondu avec le résultat
approprié de ce qui est Amazon EC to. Notez maintenant que ces résultats qui arrivent, ils proviennent
du PDF qui a été téléchargé au niveau du seau S3.
Très bien.
C'est une chose importante à noter.
Maintenant, une autre chose que Kendra offre est recherchée par vous avez trié par pertinence créé date source de données et divers
autres.
C'est donc également très utile.
Essayons donc d'autres choses.
Disons que créer un nouveau suis-je si j'appuie à nouveau sur entrée.
Le résultat approprié est venu sur la façon dont vous pouvez créer une armée Linux soutenue par EBS.
Super.
J'espère donc qu'avec cet aperçu de haut niveau, vous avez compris les bases de Kendra.
Maintenant, avant de conclure, je voulais vous montrer quelques éléments importants liés spécifiquement aux
sources de données.
Ainsi, chaque fois que nous créons un index, nous pouvons vraiment ajouter une source de données.
Et c'est l'un des grands avantages de Kendra : il prend en charge une grande variété de sources de données.
Par exemple, FSCS est leur RDX est leur confiance, ce qui est très populaire dans les organisations.
Amazon S3 vous avez GitHub, Google Drive, Slack.
JIRA est également très populaire.
Un lecteur est là et ainsi de suite, de sorte qu'il peut rechercher toutes les données qui font partie des sources de données prises
en charge et peut renvoyer les résultats appropriés.
Voilà pour l'aperçu général et c'est ainsi que se termine la vidéo d'aujourd'hui.