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# Criar um pipeline com o Amazon OpenSearch Service
<a name="managed-opensearch-plugin-pipeline-example"></a>

Depois de [instalar o plug-in Classificação de pesquisas do Amazon Personalize](open-search-install-managed.md), 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](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/search-pipelines/index/) 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](managed-apply-plugin.md). 

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`](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}")
```