Confronto dei risultati con Amazon OpenSearch Service - Amazon Personalize

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Confronto dei risultati con Amazon OpenSearch Service

Per capire come vengono classificati i risultati, puoi eseguire query con e senza personalizzazione e confrontare i risultati. È possibile utilizzare il seguente codice Python per eseguire due query diverse e inviare i risultati in due file JSON. Il primo metodo esegue una query che utilizza il plug-in per riclassificare i risultati. Il secondo esegue un metodo che genera risultati senza personalizzazione.

import json import requests from requests_auth_aws_sigv4 import AWSSigV4 # Returns re-ranked OpenSearch results using the Amazon Personalize Search Ranking plugin. def get_personalized_results(pipeline_name): url = f'{domain}/{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": "1" } } } try: response = requests.post(url, auth=auth, params=params, json=body, headers=headers, verify=False) except Exception as e: return f"Error: {e}" return response.text # Returns OpenSearch results without personalization. def get_opensearch_results(): url = f'{domain}/{index}/_search/' auth = AWSSigV4('es') headers = {'Content-Type': 'application/json'} body = { "query": { "multi_match": { "query": "Toyota", "fields": ["BRAND"] } } } try: response = requests.post(url, auth=auth, json=body, headers=headers, verify=False) except Exception as e: return f"Error: {e}" return response.text def print_results(file_name, results): results_file = open(file_name, 'w') results_file.write(json.dumps(results, indent=4)) results_file.close() # specify domain endpoint domain = "DOMAIN_ENDPOINT" # specify the region where you created your Amazon Personalize resources and Amazon OpenSearch domain aws_region = "REGION" # specify the name of the pipeline that uses the Amazon Personalize plugin pipeline_name = "PIPELINE_NAME" # specify your Amazon OpenSearch index index = "INDEX" # specify names for json files for comparison personalized_results_file = "personalized_results.json" opensearch_results_file = "opensearch_results.json" # get personalized results personalized_results = json.loads(get_personalized_results(pipeline_name)) # get OpenSearch results without personalization opensearch_results = json.loads(get_opensearch_results()) # print results to files print_results(personalized_results_file, personalized_results) print_results(opensearch_results_file, opensearch_results)