西雅圖--今天，Amazon.com 公司（納斯達克股票代碼：AMZN）旗下的 Amazon Web Services (AWS) 宣布全面推出 Amazon Kendra，這是一種由機器學習提供支持的高度準確且易于使用的企業搜索服務。只需單擊幾下，Amazon Kendra 就可以使用機器學習來使組織能夠索引其所有內部數據源，使這些數據可搜索，并允許用戶獲得自然語言查詢的準確答案。當用戶提出問題時，Amazon Kendra 使用經過微調的機器學習算法來理解上下文并返回最相關的結果，無論是精確的答案還是整個文檔。例如，企業可以使用 Amazon Kendra 搜索分布在門戶網站和 wiki 上的內部文檔，研究組織可以創建可搜索的實驗和筆記存檔，聯絡中心可以使用 Amazon Kendra 在整個庫中找到客戶問題的正確答案。支持文檔。 Amazon Kendra 不需要機器學習專業知識，并且可以完全在 AWS 管理控制臺中進行設置。要開始使用 Amazon Kendra，請訪問

“艾倫人工智能研究所的語義學者團隊和我們的合作伙伴很自豪能夠提供 CORD-19 并支持社區正在建立的人工智能資源，以利用這一資源來解決這個關鍵問題。”

盡管多年來進行了許多嘗試，但在組織內搜索信息對于當今的企業來說仍然是一個令人頭疼的問題。許多企業和組織都在努力在其孤立的數據寶庫中實施內部搜索，要求其最終用戶使用關鍵字來查找信息。組織擁有大量的非結構化文本數據，如果可以發現、以多種格式存儲并分布在不同的數據源（例如 SharePoint、Intranet、Amazon Simple Storage Service 和本地文件存儲系統）中，其中大部分都非常有用.即使有廣泛使用的基于 Web 的通用搜索工具，組織仍然發現內部搜索很困難，因為沒有一個可用工具能很好地跨現有數據孤島建立索引，不提供自然語言查詢，也不能提供準確的結果。當最終用戶有疑問時，他們需要使用可能出現在不同上下文中的多個文檔中的關鍵字，這些搜索通常會生成一長串隨機鏈接，最終用戶必須篩選這些鏈接以找到他們尋求的信息——如果他們完全找到它。

Amazon Kendra 通過允許最終用戶使用真實問題（而不僅僅是關鍵字）在多個數據孤島中進行搜索，并在后臺利用機器學習模型來了解文檔的內容以及它們之間的關系，從而為他們提供準確的答案，從而徹底改造了企業搜索。尋找（而不是隨機的鏈接列表）。由于自然語言理解是 Amazon Kendra 搜索引擎的核心，因此員工可以使用自然語言運行搜索（關鍵字仍然有效，但大多數用戶更喜歡自然語言搜索）。例如，員工可以提出一個特定的問題，例如“IT 服務臺什么時候開放？” Amazon Kendra 會給他們一個具體的答案，例如“上午 9:30” ，并突出顯示源文檔中找到答案的段落，以及返回 IT 票務門戶和其他相關網站的鏈接。 Amazon Kendra 還經過優化，可以理解來自多個領域的復雜語言，包括 IT（例如“我如何設置我的 VPN？ ”）、醫療保健和生命科學（例如“ ALS 的遺傳標記是什么？”）和保險（例如“政策變更需要多長時間才能生效？” ）。目前，Amazon Kendra 支持來自 IT、醫療保健和保險的行業特定語言，以及能源、工業、金融服務、法律、媒體和娛樂、旅游以及酒店、人力資源、新聞、電信、采礦、食品和飲料和汽車，今年下半年還會有更多的行業支持。

“我們的客戶經常告訴我們，他們的組織中的搜索難以實施，降低了生產力，而且由于他們的數據以多種格式分散在許多孤島中，因此經常無法正常工作。使用關鍵字也違反直覺，返回的結果通常需要掃描許多不相關的鏈接和文檔才能找到有用的信息，”亞馬遜網絡服務公司亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 說。“今天，我們很高興讓我們的客戶可以使用 Amazon Kendra，并使他們能夠通過高度準確的、機器學習驅動的企業搜索為員工提供支持，這使他們能夠更輕松地在組織的全部數據中找到他們所尋求的答案。”

Amazon Kendra 對傳輸中和靜態的數據進行加密，并輕松與文件系統、應用程序、Intranet 和關系數據庫等常用數據存儲庫類型集成，因此開發人員只需單擊幾下即可索引其公司的內容，并為最終用戶提供無需編寫任何代碼即可進行高度準確的搜索。 Amazon Kendra 為 SharePoint、OneDrive、Salesforce、ServiceNow、Amazon Simple Storage Service 和關系數據庫等流行數據源提供了廣泛的本地云和本地連接器，今年還將增加更多。開發人員可以通過選擇連接器類型快速輕松地將數據源添加到他們的 Amazon Kendra 搜索索引中，并且這些連接器將保持文檔訪問權限。可以安排數據連接器在索引和數據源之間自動同步，以確保最終用戶始終安全地搜索最新的內容。 Amazon Kendra 還通過掃描文檔的權限來幫助確保搜索結果符合現有的文檔訪問策略，以便搜索結果僅包含用戶有權訪問的文檔。開發人員只需登錄 Amazon Kendra 控制臺，將服務指向他們的非結構化和半結構化文檔，然后 Amazon Kendra 就會跨數據孤島創建索引。然后，客戶可以通過復制文檔中提供的簡短代碼示例，從控制臺跨其應用程序部署 Amazon Kendra。 Amazon Kendra 現已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國西部（俄勒岡）和歐洲西部（愛爾蘭）推出，其他區域即將推出。

3M 是一家跨國公司和領先的產品制造商，產品包括磨料、化學品和先進材料、薄膜、過濾器、粘合劑等。 3M 以協作的方式應用科學，每天都在改善生活。 “研發是 3M 的心跳，我們對使我們強大的科學進行了深入投資。當我們的材料科學家領導新研究時，他們需要訪問可能相關的過去研究。這些信息通常隱藏在我們的專利和龐大的知識庫，”3M 企業研究系統實驗室技術總監 David Frazee 說。“查找正確的信息通常會讓人筋疲力盡、耗時，而且有時甚至是不完整的。借助 Amazon Kendra，我們的科學家可以使用自然的方式快速準確地找到他們需要的信息。語言查詢。借助 Kendra，我們的工程師和研究人員對快速查找信息的能力充滿熱情，這將使他們能夠更快地創新、更有效地協作，并加快為我們的客戶提供獨特產品的持續流。”

普華永道是一個由 157 個國家/地區的公司組成的網絡，擁有超過 276,000 名員工，他們致力于提供質量保證、咨詢和稅務服務。 “普華永道為受監管行業設計了 RegRanger，提供了對監管和合規信息以及普華永道專有見解的訪問，”普華永道 New Ventures 組織的合伙人兼首席技術官 Chris Curran 說。 “我們的目標是幫助我們的客戶更快地獲得他們需要的答案——即使正確的答案可能隱藏在超過 100 頁長的文檔中——這樣他們就可以更快地了解監管信息并更快、更自信地做出決策。作為早期采用者Amazon Kendra 的 PwC 現在正在開發和測試增強的搜索功能，以在我們的下一版 RegRanger 中實施。這些增強的功能將允許用戶提出自然語言問題，這是對傳統關鍵字搜索方法和文檔手動審查的顯著改進. 我們對 Kendra 將為受監管行業的客戶帶來的附加值感到興奮。”

艾倫研究所堅定地致力于解決一些最大的生物科學謎團，研究人類生物學、大腦、人體細胞和免疫系統中的未知數。與此同時，他們正在推動生物科學的前沿，繼續探索科學發現的邊緣。 “像 Amazon Kendra 這樣的人工智能現在可以做的最有影響力的事情之一就是幫助科學家、學者和技術人員在科學文獻的海洋中快速找到正確的信息，并更快地推動重要的研究，”首席執行官 Oren Etzioni 博士說艾倫人工智能研究所的。 “艾倫人工智能研究所的語義學者團隊以及我們的合作伙伴，很自豪能夠提供和支持社區正在建立的人工智能資源，以利用這些資源來解決這個關鍵問題。”

Baker Tilly 是一家領先的咨詢、稅務和鑒證公司，致力于建立持久的關系，幫助客戶解決最緊迫的問題，并幫助他們創造新的機會。 Baker Tilly 與客戶合作，將他們的數據合理化，以提供有關市場狀況、客戶偏好和趨勢的見解，從而使他們能夠快速預測和適應變化。 “Amazon Kendra 以令人難以置信的效率和準確性提供直接連接。我們發現，與 SharePoint 全文搜索相比，通過使用 Kendra，我們的客戶能夠以 10 倍的速度顯示相關信息，”Baker Tilly 高級分析和數據工程總監 Ollie East 說。 “例如，Amazon Kendra 允許產品經理用日常語言提出問題，例如‘哪些部件是由鈦制成的？’快速找到答案，例如相關產品手冊、技術公告、服務警報和專利注冊列表，這些是以前通過關鍵字搜索無法實現的，并將它們連接到企業范圍內存儲庫中的相關內容，或為營銷經理提供對關鍵研究的快速訪問關于客戶行為。”

Onix 是一家屢獲殊榮的云咨詢公司，擁有近 20 年的深厚企業搜索經驗，已幫助數百名客戶適應不斷變化的搜索環境。 “多年來，搜索功能不斷發展。用戶現在期望從他們在個人生活中使用的語義和自然語言搜索引擎和對話界面獲得相同的體驗，”Onix 總裁兼首席執行官 Tim Needles 說。 “在機器學習和自然語言理解的支持下，Kendra 將員工生產力提高了 25%。通過更準確的企業搜索，Kendra 為基于關鍵字的本地和 SaaS 搜索用戶提供了遷移到云端并避免合同鎖定的新機會。”

Haufe Group 將公司帶入數字時代，并以能力、激情和經驗創造未來的工作場所。 “在 Haufe Group，我們不斷探索改善客戶體驗的方法，并尋求通過更好的技術來提高員工的生產力。在當今的工作環境中提高效率的一個關鍵因素是快速訪問相關數據，包括將駐留在分布式系統上的數據整合在一起。每個人都經歷過在正確的時間、正確的地點找到正確的信息的挑戰。通常，我們對與查找我們正在搜索的數據相關的努力感到沮喪。當搜索基于文本的內容時，糟糕的搜索體驗會更加復雜，尤其是文檔搜索，”Haufe Group ICT 服務主管 Andreas Plaul 說。 “雖然 Haufe Group 已經采用各種方法來優化這種搜索體驗，但我們相信 Amazon Kendra 將做出重大的額外優化，例如在整個集團的至少七個關鍵信息存儲庫中提供單一搜索體驗，并將實現我們想要的訪問速度和便捷性的關鍵。憑借其針對不同數據存儲庫的預定義連接器以及創建自定義連接器的選項，我們希望 Amazon Kendra 能夠幫助解決廣泛的使用案例，從而改善客戶體驗和員工工作效率。”

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14 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 為計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器人、機器學習和人工智能 (AI)、物聯網 (IoT)、移動、安全、混合、虛擬和增強現實（VR 和 AR）提供超過 175 項功能齊全的服務)、媒體和應用程序開發、部署和管理，來自 24 個地理區域內的 76 個可用區 (AZ)，并已宣布計劃在印度尼西亞、日本和西班牙再增加 9 個可用區和 3 個 AWS 區域。數以百萬計的客戶（包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

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亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產品和服務。

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