Applicazione del plug-in alle richieste OpenSearch di Amazon Service

Dopo aver creato una pipeline, sei pronto per applicare il plug-in Amazon Personalize Search Ranking alle query. Puoi applicare il plug-in Amazon Personalize Search Ranking a tutte le domande e le risposte relative a un indice. Puoi anche applicare il plug-in a singole domande e risposte.

• È possibile utilizzare il seguente codice Python per applicare una pipeline di ricerca a un indice. Con questo approccio, tutte le ricerche che utilizzano questo indice utilizzano il plug-in per applicare la personalizzazione ai risultati della ricerca.

  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}")

• È possibile utilizzare il seguente codice Python per applicare una pipeline di ricerca a una singola query per le auto del marchio Toyota.

  Aggiorna il codice per specificare l'endpoint del dominio, l'indice del OpenSearch servizio, il nome della pipeline e la query. Peruser_id, specifica l'ID dell'utente per il quale ricevi i risultati della ricerca. Questo utente deve trovarsi nei dati che hai usato per creare la versione della soluzione Amazon Personalize. Se l'utente non era presente, Amazon Personalize classifica gli articoli in base alla loro popolarità.

  Infatticontext, se utilizzi metadati contestuali, fornisci i metadati contestuali dell'utente, come il tipo di dispositivo. Il campo context è facoltativo. Per ulteriori informazioni, consulta Aumentare la pertinenza delle raccomandazioni con metadati contestuali.

  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}")