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# Eine Pipeline in Amazon OpenSearch Service erstellen
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Nachdem Sie [das Amazon Personalize Search Ranking-Plugin installiert](open-search-install-managed.md) haben, können Sie es konfigurieren, indem Sie eine OpenSearch Suchpipeline erstellen. 

Eine *Suchpipeline* besteht aus einer Reihe von Anforderungs- und Antwortprozessoren, die nacheinander in der Reihenfolge ausgeführt werden, in der Sie sie erstellen. Wenn Sie eine Suchpipeline für das Plugin erstellen, geben Sie einen `personalized_search_ranking` Antwortprozessor an. Informationen zu Such-Pipelines finden Sie unter [Such-Pipelines](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/search-pipelines/index/). 

Nachdem Sie eine Suchpipeline mit einem `personalized_search_ranking` Antwortprozessor erstellt haben, können Sie damit beginnen, das Plugin auf Abfragen anzuwenden. OpenSearch Sie können es auf einen OpenSearch Index oder eine einzelne OpenSearch Abfrage anwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Anwenden des Plug-ins](managed-apply-plugin.md). 

Sie können den folgenden Python-Code verwenden, um eine Suchpipeline mit einem `personalized_search_ranking` Antwortprozessor in einer OpenSearch Service-Domain zu erstellen. Ersetzen Sie es `domain endpoint` durch die URL Ihres Domain-Endpunkts. Beispiel: `https://<domain name>.<AWS region>.es-staging.amazonaws.com`. Eine vollständige Erläuterung der einzelnen `personalized_search_ranking` Parameter finden Sie unter[Felder für den `personalized_search_ranking` Antwortprozessor](opensearch-plugin-pipeline-fields.md). 

```
import requests
from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4

domain_endpoint = '{{domain endpoint}}'
pipeline_name = '{{pipeline name}}'
url = f'{domain_endpoint}/_search/pipeline/{pipeline_name}'
auth = AWSSigV4('es')

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

body = {
  "description": "A pipeline to apply custom re-ranking from Amazon Personalize",
  "response_processors": [
    {
      "personalized_search_ranking" : {
        "campaign_arn" : "{{Amazon Personalize Campaign ARN}}",
        "item_id_field" : "{{productId}}",
        "recipe" : "aws-personalized-ranking-v2",
        "weight" : "{{0.3}}",
        "tag" : "{{personalize-processor}}",
        "iam_role_arn": "{{Role ARN}}",
        "aws_region": "{{AWS region}}",
        "ignore_failure": {{true}}
    }
  ]
}
try:
    response = requests.put(url, auth=auth, json=body, headers=headers, verify=False)
    print(response.text)
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")
```