개인화된 Amazon OpenSearch Service 결과와 개인화되지 않은 결과 비교

Personalize 검색 순위 플러그인은 Personalize의 순위와 OpenSearch의 순위를 기반으로 검색 결과를 재정렬합니다. 플러그인이 결과의 순위를 다시 매기는 방법은 파이프라인에서 personalized_search_ranking응답 프로세서를 구성한 방식에 따라 달라집니다.

개인 맞춤을 사용하거나 사용하지 않고 쿼리를 실행하고 결과를 비교해 보면 결과의 순위가 매겨지는 방식을 이해할 수 있습니다. 다음 Python 코드를 사용하면 서로 다른 두 쿼리를 실행하고 결과를 두 JSON 파일로 출력할 수 있습니다. 첫 번째 메서드는 플러그인을 사용하여 결과의 순위를 다시 매기는 쿼리를 실행합니다. 두 번째 메서드는 개인 맞춤 없이 결과를 생성하는 메서드를 실행합니다.

import json
import requests
from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4


# Returns re-ranked OpenSearch results using the Amazon Personalize Search Ranking plugin.
def get_personalized_results(pipeline_name):
    url = f'{domain}/{index}/_search/'
    auth = AWSSigV4('es')
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    params = {"search_pipeline": pipeline_name}
    body = {
        "query": {
            "multi_match": {
                "query": "Toyota",
                "fields": ["BRAND"]
            }
        },
        "ext": {
            "personalize_request_parameters": {
                "user_id": "1"
            }
        }
    }
    try:
        response = requests.post(url, auth=auth, params=params, json=body, headers=headers, verify=False)
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"
    return response.text


# Returns OpenSearch results without personalization.
def get_opensearch_results():
    url = f'{domain}/{index}/_search/'
    auth = AWSSigV4('es')
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    body = {
        "query": {
            "multi_match": {
                "query": "Toyota",
                "fields": ["BRAND"]
            }
        }
    }
    try:
        response = requests.post(url, auth=auth, json=body, headers=headers, verify=False)
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"
    return response.text


def print_results(file_name, results):
    results_file = open(file_name, 'w')
    results_file.write(json.dumps(results, indent=4))
    results_file.close()


# specify domain endpoint
domain = "DOMAIN_ENDPOINT"

# specify the region where you created your Amazon Personalize resources and Amazon OpenSearch domain
aws_region = "REGION"

# specify the name of the pipeline that uses the Amazon Personalize plugin
pipeline_name = "PIPELINE_NAME"

# specify your Amazon OpenSearch index
index = "INDEX"

# specify names for json files for comparison
personalized_results_file = "personalized_results.json"
opensearch_results_file = "opensearch_results.json"

# get personalized results
personalized_results = json.loads(get_personalized_results(pipeline_name))

# get OpenSearch results without personalization
opensearch_results = json.loads(get_opensearch_results())

# print results to files
print_results(personalized_results_file, personalized_results)
print_results(opensearch_results_file, opensearch_results)