検索結果を目立たせる

ユーザーが特定のクエリを発行した際に、検索結果に特定のドキュメントを目立たせることができます。これにより、ユーザーにとって検索結果がより見やすく、目立つようになります。注目の検索結果は、通常の検索結果リストとは別に、検索ページの上部に表示されます。クエリごとに別々のドキュメントを目立たせることや、特定のドキュメントにふさわしい視認性を確保できます。

特定のクエリを特定のドキュメントにマッピングして、その結果に反映できます。クエリに完全に一致するものが含まれている場合、1 つ以上の特定のドキュメントが検索結果に表示されます。

例えば、ユーザーが「new products 2023」というクエリを発行した場合に、「What's new」と「Coming soon」というタイトルのドキュメントを選択して検索結果ページの上部に目立たせるように指定できます。これにより、新製品に関するこれらのドキュメントが、目的に合った視認性を得られるようになります。

Amazon Kendra 検索結果ページの上部に を表示するために結果が既に選択されている場合、 は検索結果を複製しません。注目の検索結果が他の検索結果よりも既に上位に表示されている場合、それが再び最初の結果としてランク付けされることはありません。

特定の検索結果を目立たせるためには、クエリに含まれるキーワードやフレーズを使用したクエリの部分一致ではなく、テキスト全文のクエリの完全一致を指定する必要があります。例えば、注目の結果セットに「Kendra」というクエリのみを指定すると、「How does Kendra semantically rank results?」などのクエリになります。注目の結果はレンダリングされません。注目の結果は、範囲が広すぎるクエリではなく、特定のクエリ用に設計されています。 Amazon Kendra はキーワードタイプのクエリを自然に処理して検索結果で最も有用なドキュメントをランク付けするため、単純なキーワードに基づいて結果の過剰な特徴付けを回避します。

ユーザーが頻繁に使用する特定のクエリがある場合は、それらのクエリを指定して注目の結果に指定できます。例えば、Amazon Kendra Analytics を使用して上位のクエリを調べて、「How does kendra semantically rank results?」など、特定のクエリが見つかったとします。および「kendra セマンティック検索」が頻繁に使用されるため、これらのクエリはAmazon Kendra 「search 101」というタイトルのドキュメントをフィーチャーするために指定すると便利です。

Amazon Kendra は、注目の結果のクエリを大文字と小文字を区別しないものとして扱います。 はクエリを小文字 Amazon Kendra に変換し、末尾の空白文字を 1 つのスペースに置き換えます。 は、注目の結果のクエリを指定するときに、他のすべての文字をそのまま Amazon Kendra 一致させます。

CreateFeaturedResultsSet API を使用して、特定のクエリにマッピングする一連の主要な結果を作成します。コンソールを使用する場合は、インデックスを選択し、ナビゲーションメニューで [注目の結果] を選択して注目の結果セットを作成します。1 つのインデックスにつき最大 50 セットの注目の結果、1 セットにつき 4 つの主要ドキュメント、および注目の結果セットごとに最大 49 のクエリテキストを作成できます。これらの制限は、サポートにリクエストして引き上げることができます。

複数の注目の結果セットから同じドキュメントを選択できます。ただし、複数のセットで同じ完全一致クエリテキストを使用しないでください。注目の結果に対して指定するクエリは、インデックスの注目の結果セットごとに一意である必要があります。

注目のドキュメントの選択が 4 つまでの場合は、ドキュメントの順序を調整できます。API を使用する場合、注目のドキュメントを一覧表示する順序は、注目の結果に表示される順序と同じになります。コンソールを使用すると、結果に表示するドキュメントを選択するときに、ドキュメントの順序をドラッグアンドドロップするだけで済みます。

特定のユーザーやグループが特定のドキュメントにアクセスでき、他のユーザーやグループはアクセスできないアクセスコントロールも、注目の結果を設定する際にも引き続き適用されます。これは、ユーザーコンテキストのフィルタリングにも当てはまります。例えば、ユーザー A は「Interns」企業グループに属しているため、企業秘密に関するドキュメントにはアクセスできないはずです。ユーザー A が企業秘密文書を含むクエリを入力しても、ユーザー A の結果にはこのドキュメントは表示されません。検索結果ページの他の結果も同様です。タグを使用して、アクセスをコントロールできる Amazon Kendra リソースである注目の結果セットへのアクセスをコントロールすることもできます。

次の例では、「new products 2023」、「new products available」というクエリを「What's new」(doc-id-1) と「Coming soon」(doc-id-2) というタイトルのドキュメントにマッピングして、注目の結果セットを作成しています。

CLI

aws kendra create-featured-results-set \
 --featured-results-set-name 'New product docs to feature' \
 --description "Featuring What's new and Coming soon docs" \
 --index-id index-id \
 --query-texts 'new products 2023' 'new products available' \
 --featured-documents '{"Id":"doc-id-1", "Id":"doc-id-2"}'

Python

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
import pprint
import time

kendra = boto3.client("kendra")

print("Create a featured results set.")

# Provide a name for the featured results set
featured_results_name = "New product docs to feature"
# Provide an optional decription for the featured results set
description = "Featuring What's new and Coming soon docs"
# Provide the index ID for the featured results set
index = "index-id"
# Provide a list of query texts for the featured results set
queries = ['new products 2023', 'new products available']
# Provide a list of document IDs for the featured results set
featured_doc_ids = [{"Id":"doc-id-1"}, {"Id":"doc-id-2"}]

try:
    featured_results_set_response = kendra.create_featured_results_set(
        FeaturedResultsSetName = featured_results_name,
        Decription = description,
        Index = index,
        QueryTexts = queries,
        FeaturedDocuments = featured_doc_ids
    )

    pprint.pprint(featured_results_set_response)

    featured_results_set_id = featured_results_set_response["FeaturedResultsSetId"]

    while True:
        # Get the details of the featured results set, such as the status
        featured_results_set_description = kendra.describe_featured_results_set(
            Id = featured_results_set_id
        )
        status = featured_results_set_description["Status"]
        print(" Featured results set status: "+status)
            
except  ClientError as e:
        print("%s" % e)

print("Program ends.")