Menerapkan plugin ke kueri OpenSearch Layanan Amazon

Setelah membuat pipeline, Anda siap menerapkan plugin Amazon Personalize Search Ranking ke kueri. Anda dapat menerapkan plugin Amazon Personalize Search Ranking ke semua kueri dan tanggapan untuk indeks. Anda juga dapat menerapkan plugin untuk pertanyaan dan tanggapan individual.

• Anda dapat menggunakan kode Python berikut untuk menerapkan pipeline pencarian ke indeks. Dengan pendekatan ini, semua pencarian menggunakan indeks ini menggunakan plugin untuk menerapkan personalisasi ke hasil pencarian.

  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}")

• Anda dapat menggunakan kode Python berikut untuk menerapkan pipeline pencarian ke kueri individual untuk mobil merek Toyota.

  Perbarui kode untuk menentukan titik akhir domain, indeks OpenSearch Layanan, nama pipeline, dan kueri. Untukuser_id, tentukan ID pengguna tempat Anda mendapatkan hasil penelusuran. Pengguna ini harus berada dalam data yang Anda gunakan untuk membuat versi solusi Amazon Personalize Anda. Jika pengguna tidak hadir, Amazon Personalize memberi peringkat item berdasarkan popularitasnya.

  Untukcontext, jika Anda menggunakan metadata kontekstual, berikan metadata kontekstual pengguna, seperti jenis perangkat mereka. contextBidang ini opsional. Untuk informasi selengkapnya, lihat Meningkatkan relevansi rekomendasi dengan metadata kontekstual.

  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}")