OpenSearch クエリへのプラグインの適用

personalized_search_ranking レスポンスプロセッサを使用して検索パイプラインを設定したら、Amazon Personalize Search Ranking プラグインを OpenSearch クエリに適用し、再ランク付けされた結果を表示する準備が整います。

プラグインを OpenSearch クエリに適用すると、検索パイプラインのメトリクスを取得してプラグインをモニタリングできます。詳細については、「プラグインの監視」を参照してください。

Amazon OpenSearch Service クエリへのプラグインの適用

Amazon Personalize Search Ranking プラグインは、インデックスのすべてのクエリとレスポンスに適用できます。このプラグインは個々のクエリとレスポンスにも適用できます。

• 次の Python コードを使用して、検索パイプラインをインデックスに適用できます。この方法では、このインデックスを使用するすべての検索で、プラグインを使用して検索結果にパーソナライゼーションを適用します。

  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}")

• 次の Python コードを使用して、トヨタブランドの自動車の個別のクエリに検索パイプラインを適用できます。

  コードを更新して、ドメインエンドポイント、 OpenSearch サービスインデックス、パイプラインの名前、クエリを指定します。user_id には、検索結果を取得するユーザーの ID を指定します。Amazon Personalize ソリューションバージョンの作成に使用したデータに、このユーザーが存在する必要があります。ユーザーが不在の場合、Amazon Personalize は人気に基づいてアイテムをランク付けします。

  context には、コンテキストメタデータを使用する場合は、デバイスタイプなどのユーザーのコンテキストメタデータを提供してください。context フィールドはオプションです。詳細については、「コンテキストメタデータを使用したレコメンデーションの関連性の向上」を参照してください。

  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}")

オープンソースのクエリへのプラグインの適用 OpenSearch

Amazon Personalize Search Ranking プラグインは、 OpenSearch インデックスのすべてのクエリとレスポンスに適用できます。プラグインを個々の OpenSearch クエリとレスポンスに適用することもできます。

• 次の curl コマンドは、ローカルで実行されているオープンソース OpenSearch クラスターの OpenSearch インデックスに検索パイプラインを適用します。この方法では、このインデックスでのすべての検索がプラグインを使用して検索結果にパーソナライゼーションを適用します。

  curl -XGET "https://localhost:9200/index/_settings" -ku 'admin:admin' --insecure -H 'Content-Type: application/json' -d'
  {
    "index.search.default_pipeline": "pipeline-name"
  }
  '

• 次の curl コマンドは、ローカルで実行されているオープンソース OpenSearch クラスターのインデックスにあるトヨタブランド車の個々のクエリに検索パイプラインを適用します。

  user_id には、検索結果を取得するユーザーの ID を指定します。Amazon Personalize ソリューションバージョンの作成に使用したデータに、このユーザーが存在する必要があります。ユーザーが不在の場合、Amazon Personalize は人気に基づいてアイテムをランク付けします。context には、コンテキストメタデータを使用する場合は、デバイスタイプなどのユーザーのコンテキストメタデータを提供してください。context フィールドはオプションです。詳細については、「コンテキストメタデータを使用したレコメンデーションの関連性の向上」を参照してください。

  curl -XGET "http://localhost:9200/index/_search?search_pipeline=pipeline-name" -ku 'admin:admin' --insecure -H 'Content-Type: application/json' -d'
  {
    "query": {
      "multi_match": {
        "query": "Toyota",
        "fields": ["BRAND"]
      }
    },
    "ext": {
      "personalize_request_parameters": {
        "user_id": "USER ID",
        "context": { "DEVICE": "mobile phone" }
      }
    }
  }
  '

結果が再ランク付けされる方法を理解するには、 OpenSearch Dashboards を使用して、プラグインで OpenSearch 再ランク付けされた結果と結果を比較できます。詳細については、「 OpenSearch 結果をプラグインの結果と比較する」を参照してください。

プラグインを OpenSearch クエリに適用すると、パイプラインのメトリクスを取得してプラグインをモニタリングできます OpenSearch。詳細については、「プラグインの監視」を参照してください。