Envío de valoraciones para el aprendizaje incremental - Amazon Kendra

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Envío de valoraciones para el aprendizaje incremental

nota

La compatibilidad de características varía según el tipo de índice y la API de búsqueda que se use. Para comprobar si esta característica es compatible con el tipo de índice y la API de búsqueda que usa, consulte Tipos de índices.

Amazon Kendra utiliza el aprendizaje incremental para mejorar los resultados de búsqueda. Mediante las valoraciones de las consultas, el aprendizaje incremental mejora los algoritmos de clasificación y optimiza los resultados de búsqueda para lograr una mayor precisión.

Por ejemplo, supongamos que los usuarios buscan la frase “beneficios de atención médica”. Si los usuarios eligen siempre el segundo resultado de la lista, con el tiempo, Amazon Kendra prioriza ese resultado como el primero. La prioridad disminuye con el paso del tiempo, por lo que si los usuarios dejan de seleccionar un resultado, al final Amazon Kendra lo elimina y muestra otro resultado más popular en su lugar. Esto ayuda a Amazon Kendra a priorizar los resultados en función de la relevancia, la antigüedad y el contenido.

El aprendizaje incremental está activado para todos los índices y para todos los tipos de documentos admitidos.

Amazon Kendra empieza a aprender desde el momento en que recibe las valoraciones, aunque pueden pasar más de 24 horas hasta que se vean los resultados de las valoraciones. Amazon Kendra ofrece tres métodos para enviar valoraciones: la consola de AWS, una biblioteca de JavaScript que puede incluir en su página de resultados de búsqueda y una API que puede usar.

Amazon Kendra acepta dos tipos de valoraciones de los usuarios:

  • Clics: información sobre qué resultados de las consultas eligen los usuarios. Las valoraciones incluyen el ID del resultado y la marca de tiempo Unix de la fecha y la hora en que se eligió el resultado de búsqueda.

    Para enviar valoraciones mediante clics, su aplicación debe recopilar información sobre los clics de las actividades de sus usuarios y, a continuación, enviarla a Amazon Kendra. Puede recopilar información sobre los clics con la consola, la biblioteca de JavaScript y la API Amazon Kendra.

  • Relevancia: información sobre la relevancia de un resultado de búsqueda, que suelen proporcionar los usuarios. Las valoraciones contienen el ID del resultado y un indicador de relevancia (RELEVANT o NOT_RELEVANT). El usuario determina la información sobre la relevancia.

    Para enviar valoraciones de la relevancia, su aplicación debe proporcionar un mecanismo de valoraciones que permita al usuario elegir la relevancia adecuada para el resultado de una consulta y, a continuación, enviar esa información a Amazon Kendra. Solo puede recopilar información sobre la relevancia con la consola y la API Amazon Kendra.

Las valoraciones se utilizan mientras el índice está activo. Las valoraciones solo afectan al índice al que se envían y no se pueden usar en varios índices ni para cuentas diferentes.

Debe proporcionar un contexto de usuario adicional cuando consulte su índice de Amazon Kendra. Al proporcionar un contexto de usuario, Amazon Kendra es capaz de saber si las valoraciones provienen de un solo usuario o de varios usuarios y ajustar los resultados de búsqueda en consecuencia.

Al proporcionar un contexto de usuario, las valoraciones sobre la consulta se asocian al usuario específico proporcionado en el contexto. Si no especifica un contexto de usuario, puede proporcionar un ID de visitante que se utilice para agrupar y agregar consultas.

Si no proporciona un contexto de usuario o un ID de visitante, las valoraciones son anónimas y se agregan a otras valoraciones anónimas.

El siguiente código muestra cómo incluir un contexto de usuario como un token o como un ID de visitante.

response = kendra.query(
    QueryText = query,
    IndexId = index,
    UserToken = {
        Token = "token"
    })
    
    OR
    
    response = kendra.query(
    QueryText = query,
    IndexId = index,
    VisitorId = "visitor-id")

En el caso de las aplicaciones web, puede utilizar cookies, ubicaciones o usuarios del navegador para generar un ID de visitante para cada usuario.

En el caso de las consultas head (puestos en cabeza de la lista), que son las que tienen el mayor volumen de aparición, si se proporcionan las valoraciones mediante clics se obtiene suficiente información para mejorar la precisión general. En el caso de las consultas tail (puestos en la cola de la lista), que son las menos frecuentes, expertos en la materia deben enviar valoraciones sobre la relevancia de las consultas para mejorar su precisión.

Además de la consola, puede usar uno de estos dos métodos: una biblioteca de JavaScript o la API SubmitFeedback. Debe usar solamente un método para recopilar las valoraciones. Para obtener los mejores resultados, debe enviar sus valoraciones en un plazo de 24 horas desde la realización de la consulta.

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