元数据支持和相关性调整技术
元数据支持允许公司使用其属性来搜索数据。
相关性调整可以根据您的业务定制搜索结果。
这将进一步提高搜索准确性并简化业务流程。
通过与现有 AWS 服务集成来扩展功能
Amazon Kendra GenAI Index 通过与其他 AWS 服务集成来扩展其功能。
特别是，与 Amazon S3 和 AWS Lambda 的集成可以实现实时数据处理和分析。
这将扩大数据使用范围并实现更高级的搜索。
通过与 AWS Generated AI 集成提供的新功能
通过与 AWS 的生成式 AI 技术深度集成，Amazon Kendra GenAI 指数得到了进一步增强。
特别是通过与 Amazon Bedrock 和 Amazon Q for Business 等 AWS 生成式 AI 服务合作，它将帮助企业简化搜索流程并加快决策速度。
这种集成解决了复杂数据探索的挑战，使得生成的人工智能信息更易于获取。
与 Amazon Bedrock 知识库集成
通过与 Amazon Bedrock 集成，Amazon Kendra GenAI Index 提供了先进的自然语言处理功能。
这使您能够有效地搜索大量非结构化数据并快速让用户获取他们需要的信息。
特别是，通过利用Bedrock的底层技术，生成AI的上下文理解能力将有助于提高搜索结果的准确性。
通过 Amazon Q for Business 集成进行高级搜索
通过与 Amazon Q for Business 整合，公司可以获得适合其业务流程的搜索体验。
通过这种集成，可以按照与 比利时电报数据 业务环境相关的方式提供搜索查询结果，从而显著提高业务效率。
例如，它对于快速查找特定文档（如公司内部报告或演示材料）很有用。
生成式人工智能中 RAG
RAG（检索增强生成）应用适配功能解决了生成式AI获取信息的难题。
Amazon Kendra GenAI Index 利用这项技术快速准确地检索所需的数据，以提高生成内容的质量。
当涉及客户支持和聊天机器人性能时，这种方法尤为重要。
使用集成 AWS 生态系统的示例
通过利用 AWS 生态系统中的 Amazon Kendra GenAI Index，可以提高数据处理和分析的效率。
例如，您可以使用 AWS Glue 转换数据或通过与 Amazon SageMaker 集成来训练机器学习模型。
这允许根据搜索结果进行高级分析和预测。