Criar um pipeline com o Amazon OpenSearch Service

Depois de instalar o plug-in Classificação de pesquisas do Amazon Personalize, você poderá configurá-lo criando um pipeline de pesquisas do OpenSearch.

Um pipeline de pesquisa é um conjunto de processadores de solicitação e resposta executados sequencialmente na ordem em que você os criou. Na hora de criar um pipeline para o plug-in, você especifica um processador de respostas de personalized_search_ranking. Acesse Pipelines de pesquisa para saber mais sobre esses pipelines.

Depois de criar um pipeline de busca com um processador de respostas de personalized_search_ranking, você pode a aplicar o plug-in às consultas do OpenSearch. Você pode usá-lo com um índice do OpenSearch ou uma consulta individual do OpenSearch. Para obter mais informações, consulte Aplicar o plug-in.

Você pode usar o código Python a seguir para criar um pipeline de pesquisa com um processador de respostas de personalized_search_ranking em um domínio do OpenSearch Service. Substitua domain endpoint pelo URL do endpoint do seu domínio. Por exemplo: https://<domain name>.<AWS region>.es-staging.amazonaws.com. Para obter uma explicação completa de cada parâmetro personalized_search_ranking, consulte Campos para o processador de resposta de personalized_search_ranking.

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}")