Anwenden des Plugins auf OpenSearch Abfragen

Nachdem Sie eine Suchpipeline mit einem personalized_search_ranking Antwortprozessor konfiguriert haben, können Sie das Amazon Personalize Search Ranking-Plugin auf Ihre OpenSearch Anfragen anwenden und die neu eingestuften Ergebnisse anzeigen.

Wenn Sie das Plugin auf OpenSearch Anfragen anwenden, können Sie das Plugin überwachen, indem Sie Metriken für Ihre Suchpipeline abrufen. Weitere Informationen finden Sie unter Überwachung des Plugins.

Anwenden des Plug-ins auf Amazon OpenSearch Service-Abfragen

Sie können das Amazon Personalize Search Ranking-Plugin auf alle Abfragen und Antworten für einen Index anwenden. Sie können das Plugin auch auf einzelne Anfragen und Antworten anwenden.

• Sie können den folgenden Python-Code verwenden, um eine Suchpipeline auf einen Index anzuwenden. Bei diesem Ansatz verwenden alle Suchanfragen, die diesen Index verwenden, das Plugin, um die Suchergebnisse zu personalisieren.

  import requests
  from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4
  
  domain_endpoint = 'domain endpoint'
  index = 'index name'
  url = f'{domain_endpoint}/{index}/_settings/'
  auth = AWSSigV4('es')
  headers = {'Content-Type': 'application/json'}
  body = {
      "index.search.default_pipeline": "pipeline name"
  }
  try:
      response = requests.put(url, auth=auth, json=body, headers=headers)
      print(response.text)
  except Exception as e:
      print(f"Error: {e}")

• Sie können den folgenden Python-Code verwenden, um eine Suchpipeline auf eine einzelne Abfrage für Fahrzeuge der Marke Toyota anzuwenden.

  Aktualisieren Sie den Code, um Ihren Domain-Endpunkt, Ihren OpenSearch Serviceindex, den Namen Ihrer Pipeline und Ihre Abfrage anzugeben. Geben Sie für user_id die ID des Benutzers an, für den Sie Suchergebnisse erhalten. Dieser Benutzer muss in den Daten enthalten sein, mit denen Sie Ihre Amazon Personalize-Lösungsversion erstellt haben. Wenn der Benutzer nicht anwesend war, ordnet Amazon Personalize die Artikel nach ihrer Beliebtheit.

  Denn context wenn Sie kontextuelle Metadaten verwenden, geben Sie die kontextuellen Metadaten des Benutzers an, z. B. seinen Gerätetyp. Das Feld context ist optional. Weitere Informationen finden Sie unter Erhöhung der Relevanz von Empfehlungen mit kontextbezogenen Metadaten.

  import requests
  from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4
  
  domain_endpoint = 'domain endpoint'
  index = 'index name'
  url = f'{domain_endpoint}/{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": "USER ID",
              "context": { "DEVICE" : "mobile phone" }
          }
      }
  }
  try:
      response = requests.post(url, auth=auth, params=params, json=body, headers=headers, verify=False)
      print(response)
  except Exception as e:
      print(f"Error: {e}")

Anwenden des Plug-ins auf Abfragen in Open Source OpenSearch

Sie können das Amazon Personalize Search Ranking-Plugin auf alle Abfragen und Antworten für einen OpenSearch Index anwenden. Sie können das Plugin auch auf einzelne OpenSearch Anfragen und Antworten anwenden.

• Der folgende curl-Befehl wendet eine Suchpipeline auf einen OpenSearch Index in einem lokal laufenden OpenSearch Open-Source-Cluster an. Bei diesem Ansatz verwenden alle Suchanfragen in diesem Index das Plugin, um die Suchergebnisse zu personalisieren.

  curl -XGET "https://localhost:9200/index/_settings" -ku 'admin:admin' --insecure -H 'Content-Type: application/json' -d'
  {
    "index.search.default_pipeline": "pipeline-name"
  }
  '

• Der folgende curl-Befehl wendet eine Suchpipeline auf eine einzelne Abfrage nach Fahrzeugen der Marke Toyota in einem Index in einem lokal ausgeführten OpenSearch Open-Source-Cluster an.

  Geben Sie für user_id die ID des Benutzers an, für den Sie Suchergebnisse erhalten. Dieser Benutzer muss in den Daten enthalten sein, mit denen Sie Ihre Amazon Personalize-Lösungsversion erstellt haben. Wenn der Benutzer nicht anwesend war, ordnet Amazon Personalize die Artikel nach ihrer Beliebtheit. Denn context wenn Sie kontextuelle Metadaten verwenden, geben Sie die kontextuellen Metadaten des Benutzers an, z. B. seinen Gerätetyp. Das Feld context ist optional. Weitere Informationen finden Sie unter Erhöhung der Relevanz von Empfehlungen mit kontextbezogenen Metadaten.

  curl -XGET "http://localhost:9200/index/_search?search_pipeline=pipeline-name" -ku 'admin:admin' --insecure -H 'Content-Type: application/json' -d'
  {
    "query": {
      "multi_match": {
        "query": "Toyota",
        "fields": ["BRAND"]
      }
    },
    "ext": {
      "personalize_request_parameters": {
        "user_id": "USER ID",
        "context": { "DEVICE": "mobile phone" }
      }
    }
  }
  '

Um zu verstehen, wie Ergebnisse neu eingestuft werden, können Sie mithilfe von OpenSearch Dashboards Ergebnisse mit OpenSearch Ergebnissen vergleichen, die mit dem Plugin neu eingestuft wurden. Weitere Informationen finden Sie unter OpenSearch Ergebnisse mit Ergebnissen aus dem Plugin vergleichen.

Wenn Sie das Plugin auf OpenSearch Abfragen anwenden, können Sie das Plugin überwachen, indem Sie Metriken für Ihre Pipeline abrufen. OpenSearch Weitere Informationen finden Sie unter Überwachung des Plugins.