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教學課程：使用 Amazon Kendra 建置中繼資料豐富的智慧型搜尋解決方案
本教學課程說明如何使用 Amazon Kendra
Amazon Kendra 是一種智慧型搜尋服務，可為您的非結構化自然語言資料儲存庫建立搜尋索引。若要讓客戶更輕鬆地尋找和篩選相關答案，您可以使用 Amazon Comprehend 從資料擷取中繼資料，並將其擷取至 Amazon Kendra 搜尋索引。
Amazon Comprehend 是一種可以識別實體的自然語言處理 (NLP) 服務。實體是對資料中人員、位置、位置、組織和物件的參考。
本教學課程使用新聞文章的範例資料集來擷取實體、將其轉換為中繼資料，並將它們擷取到您的 Amazon Kendra 索引來執行搜尋。新增的中繼資料可讓您使用這些實體的任何子集篩選搜尋結果，並改善搜尋準確性。遵循本教學課程，您將了解如何為企業資料建立搜尋解決方案，而不需要任何專門的機器學習知識。
本教學課程說明如何使用下列步驟建置您的搜尋解決方案：
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在 Amazon S3 中存放新聞文章的範例資料集。
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使用 Amazon Comprehend 從資料中擷取實體。
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執行 Python 3 指令碼，將實體轉換為 Amazon Kendra 索引中繼資料格式，並將此中繼資料儲存在 S3 中。
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建立 Amazon Kendra 搜尋索引並擷取資料和中繼資料。
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查詢搜尋索引。
下圖顯示工作流程：
完成本教學課程的預估時間：1 小時
預估成本：本教學課程中的一些動作會在 AWS 您的帳戶產生費用。如需各項服務成本的詳細資訊，請參閱 Amazon S3
主題
先決條件
若要完成本教學課程，您需要下列資源：
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AWS 帳戶。如果您沒有 AWS 帳戶，請依照設定 Amazon Kendra 中的步驟設定 AWS 您的帳戶。
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執行 Windows、macOS 或 Linux 的 AWS 開發電腦，用於存取 管理主控台。如需詳細資訊，請參閱設定 AWS 管理主控台。
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AWS Identity and Access Management
(IAM) 使用者。若要了解如何為您的帳戶設定 IAM 使用者和群組，請參閱《IAM 使用者指南》中的入門一節。 如果您使用的是 AWS Command Line Interface，則還需要將下列政策連接至您的 IAM 使用者，以授予其完成本教學課程所需的基本許可。
如需詳細資訊，請參閱建立 IAM 政策與新增和移除 IAM 身分許可。
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AWS 區域服務清單
。若要減少延遲，您應該選擇 AWS 最接近 Amazon Comprehend 和 Amazon Kendra 所支援地理位置的區域。 -
（選用） AWS Key Management Service。雖然本教學課程不使用加密，但您可能想要針對特定使用案例使用加密最佳實務。
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（選用） Amazon Virtual Private Cloud。雖然本教學課程不使用 VPC，但您可能想要使用 VPC 最佳實務來確保特定使用案例的資料安全性。
