Cùng tìm hiểu về Amazon Kendra #reinvent2019

AWS-Kendra-INFOGRAPHIC

   Thông qua bài này mình sẽ giới thiệu đến các bạn một services mới của AWS là Amazon Kendra !!!

Kendra là gì?

   Kendra thì có thể hiểu nôm na là một dịch vụ tìm kiếm chuyên dùng cho doanh nghiệp. Đầu tiên, chúng ta cùng tìm hiểu xem lĩnh vực tìm kiếm đang có những vấn đề gì.

Vấn đề là: việc tìm kiếm (tìm kiếm thông tin) thực sự là khó

〇 Kết quả điều tra về việc tìm kiếm thông tin trong doanh nghiệp

    ◆ Nhân viên dành 20% thời gian làm việc chỉ để tìm kiếm thông tin
    ◆ Và chỉ có thể tìm thấy 44% thông tin hữu ích cho công việc
    ◆ → Theo như ở trên thì việc chúng gặp nhiều khó khăn trong việc tìm kiếm (ở đây là tìm kiếm thông tin cần thiết), sẽ dẫn đến mỗi năm công ty thiệt hại $5700 tức khoảng 132 triệu đồng trên mỗi nhân viên.

Nguyên nhân sâu xa là gì?

    ◆ Nhân viên không biết tìm kiếm thông tin ở đâu
          ● Nguồn dữ liệu bị phân tán
    ◆ Và chỉ tìm kiếm bằng keyword
          ● Việc chỉ tìm kiếm tài liệu có chứa từ khóa nên dẫn đến thông tin tìm được không phải lúc nào cũng là thông tin mình cần
    ◆ Khó lập chỉ mục (lập index)
          ● Do dữ liệu phi cấu trúc hay có các định dạng khác nhau, …

Amazon Kendra sẽ giải quyết bài toán trên

   Amazon Kendra là dịch vụ tìm kiếm dùng cho doanh nghiệp có độ chính xác cao nhờ vào việc sử dụng machine learning (học máy).

Amazon Kendra có thể kết nối với mọi nguồn dữ liệu và tập hợp lại, sau đấy sẽ tìm kiếm dựa trên tất cả nguồn dữ liệu đấy

   Đối với vấn đề “Nhân viên không biết tìm kiếm thông tin ở đâu” mà mình đã đề cập ở trên, nếu bạn cung cấp tất cả các nguồn dữ liệu cho Kendra, thì bạn chỉ cần tìm kiếm từ Kendra là đủ (vì lúc này việc tìm kiếm từ Kendra cũng tương đương với việc tìm kiếm từ tất cả các nguồn dữ liệu). Sắp tới, Kendra sẽ hỗ trợ các bạn dễ dàng tạo kết nối với các nguồn ở trên thông qua console. Ở giai đoạn này thì chỉ S3, RDS và Sharepoint Online là được hỗ trợ. (Lưu ý thêm là cả các nguồn không được liệt kê dưới đây cũng có thể được kết nối với Kendra bằng cách viết thêm mã).

Có thể tìm kiếm thông qua tương tác trực tiếp (Kendra có thể hiểu câu hỏi, hiểu nội dung tài liệu)

   Kendra có thể hiểu các câu hỏi thông qua học máy. Ngoài ra, nó cũng hiểu nội dung của các tài liệu cần tìm kiếm. Vì thế, bạn có thể tìm kiếm theo cách tương tác thực sự hơn giống như là bạn đang hỏi con người vậy. Mặt khác, do Kendra hiểu câu hỏi nên có thể đưa ra cho bạn một câu trả lời trực tiếp hơn chính xác hơn (so với tìm kiếm bằng từ khóa).
   Dưới đây là một ví dụ về UI (giao diện người dùng) mà người dùng sử dụng Kendra. Trên cùng là câu mà người dùng muốn tìm kiếm “Where is the it support in kumo? (chỗ lễ tân support về IT thì nằm ở đâu trong kumo)” (kumo dường như là tên tòa nhà chứa văn phòng Amazon).
   Kendra có thể trả lời ngắn gọn cho câu hỏi này là “tầng 1”. Điều này có thể giảm đáng kể lượng thời gian người dùng dành cho tìm kiếm (thời gian mà mình tìm kiếm thông tin mình cần từ kết quả trả về). (Phía dưới là link liên kết đến tài liệu nguồn, cũng như các câu hỏi liên quan thường gặp, v.v., những dữ liệu này cũng rất hữu dụng trong trường hợp bạn muốn biết thêm các thông tin liên quan.).

Độ chính xác đang được cải thiện liên tục

Có thể tiếp tục cải nâng độ chính xác bằng cách lặp đi lặp lại việc học máy. Tiếp tục học với các dữ liệu sau:
    ◆ Câu trả lời nào mà người dùng đã nhấp
    ◆ Nút phản hồi tốt/xấu (số lần nhấp)

Các đặc trưng khác

    ◆ Hiểu thông tin trong các lĩnh vực chuyên ngành
          ● CNTT/ Tài chính/ Bảo hiểm/ Dược phẩm/ Công nghiệp/ Năng lượng/ Pháp lý/ Truyền thông/ Du lịch
    ◆ Có thể điều chỉnh
          ● Ưu tiên các tài liệu mới nhất, ưu tiên các tài liệu từ các nguồn dữ liệu cụ thể, …
    ◆ Dễ dàng deploy (triển khai)
          ● Có thể tải sample code từ bàn console
    ◆ Cũng có thể được sử dụng thông qua API
    ◆ Không yêu cầu kiến ​​thức về học máy

Thật không may, hiện tại chỉ có tiếng Anh được hỗ trợ

Hy vọng là thời gian tới sẽ có hỗ trợ thêm tiếng Việt hoặc tiếng Nhật .

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。