亚马逊AWS官方博客
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《基于智能搜索和大模型打造企业下一代知识库》之《Amazon Kendra 集成》
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原文中文，约4400字，阅读约需11分钟。
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内容提要
本篇博客介绍了如何将Amazon Kendra接入大语言模型，实现智能搜索。Kendra是一项由机器学习提供支持的企业搜索服务，支持多种语言。与OpenSearch相比，Kendra适用于非结构化内容的搜索，而OpenSearch适用于结构化内容的搜索。Kendra支持多种连接器，可以快速接入数据进行搜索。通过自定义文件扩充和Lambda函数，可以操作和获取数据。Kendra还提供Retrieve API，可以检索相关的段落。在智能搜索解决方案中使用Kendra时，需要进行部署和上传资料，并进行相关验证。Kendra提供高精度的语义搜索结果，可以快速部署智能搜索应用。
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关键要点
- 本篇博客介绍如何将Amazon Kendra接入大语言模型，实现智能搜索。
- Kendra是一项由机器学习支持的企业搜索服务，支持多种语言，包括简体中文和繁体中文。
- Kendra适合非结构化内容的搜索，而OpenSearch适合结构化内容的搜索。
- Kendra支持多种连接器，能够快速接入数据进行搜索，减少用户负担。
- Kendra支持自定义文件扩充和Lambda函数，可以操作和获取数据。
- Kendra提供Retrieve API，可以检索相关的段落，提升搜索结果的准确性。
- 在使用Kendra时，需要进行部署、上传资料和相关验证。
- Kendra提供高精度的语义搜索结果，适合构建智能搜索应用。
- 结合LangChain和AWS服务，可以构建基于智能搜索的大语言模型增强解决方案。
- 部署Kendra时需修改配置文件，确保大语言模型能顺利运行。
- 上传资料至Amazon Kendra的S3存储桶后，需进行资料同步和搜索验证。
- Kendra的高精度语义搜索和Retrieve API使得企业能够快速部署智能搜索应用。
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