Appliquer le plugin aux requêtes Amazon OpenSearch Service

Après avoir créé un pipeline, vous êtes prêt à appliquer le plugin Amazon Personalize Search Ranking aux requêtes. Vous pouvez appliquer le plugin Amazon Personalize Search Ranking à toutes les requêtes et réponses relatives à un index. Vous pouvez également appliquer le plugin à des requêtes et réponses individuelles.

• Vous pouvez utiliser le code Python suivant pour appliquer un pipeline de recherche à un index. Avec cette approche, toutes les recherches utilisant cet index utilisent le plugin pour appliquer la personnalisation aux résultats de recherche.

  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}")

• Vous pouvez utiliser le code Python suivant pour appliquer un pipeline de recherche à une requête individuelle pour des voitures de marque Toyota.

  Mettez à jour le code pour spécifier le point de terminaison de votre domaine, votre index de OpenSearch service, le nom de votre pipeline et votre requête. Pouruser_id, spécifiez l'ID de l'utilisateur pour lequel vous obtenez des résultats de recherche. Cet utilisateur doit figurer dans les données que vous avez utilisées pour créer la version de votre solution Amazon Personalize. Si l'utilisateur n'était pas présent, Amazon Personalize classe les articles en fonction de leur popularité.

  En context effet, si vous utilisez des métadonnées contextuelles, fournissez les métadonnées contextuelles de l'utilisateur, telles que son type d'appareil. Le champ context est facultatif. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Améliorer la pertinence des recommandations grâce aux métadonnées contextuelles.

  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}")