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下一代智能搜索和知识库解决方案指南
智能搜索和知识库解决方案的主要应用场景
知识库需求在各行各业中普遍存在，例如制造业中历史故障知识库、游戏社区平台的内容知识库、电商的商品推荐知识库和医疗健康领域的挂号推荐知识库系统等。为保证推荐系统的实效性和准确性，需要大量的数据 / 算法 / 软件工程师的人力投入和包括硬件在内的物力投入。亚马逊云科技拥有云端托管式搜索服务 Amazon OpenSearch 和基于 AI/ML 的智能企业搜索服务，而构建完整的知识库服务仍需要用户投入足够的人力建立知识库数据库和迭代优化搜索准确率，也需要根据实际场景整合 / 开发其他资源。为此，借助亚马逊云科技的服务，可以构建智能知识库解决方案，以 Amazon OpenSearch 为基础构建搜索引擎，以 Amazon Personalize 为基础构建个性化推荐框架，结合 Amazon Polly，Amazon Neptune 等服务，提供一站式和多维度数据的智能知识库推荐平台，例如指导制造业现场工程师排除故障和赋能垂类领域的电商获客和营销能力。该方案可通过亚马逊合作伙伴 Partner 生态来满足大量客户的需求。
典型应用场景
企业的应用方案构建装备维护知识库和问答系统
使用历史维保记录和维修手册构建企业知识库，维修人员可依靠该知识库，进行快速问题定位和维修。
构建 IT/HR 系统智能问答系统
使用企业内部 IT/HR 使用手册构建企业知识库，企业内部员工可通过该知识库快速解决在 IT/HR 上遇到的问题。
构建电商平台的搜索和问答系统
使用商品信息构建商品数据库，消费者可通过检索+问答的方式快速了解商品的详细信息。
构建游戏社区自动问答系统
使用游戏的信息（例如游戏介绍，游戏攻略等）构建社区知识库，可给予知识库自动回复社区成员提供的问题。
构建智能客户聊天机器人系统
通过与呼叫中心/聊天机器人服务结合，可自动基于企业知识库就客户提出的问题进行聊天回复。
该平台将包括五大核心内容
智能搜索
智能引导
使用人工打标、无监督聚类、有监督分类、大语言模型（LLM）等方法提取引导词。使用引导词引导用户丰富搜索输入内容。
智能优化
智能问答
非结构化数据注入
方案优势
简单易用
轻量化插件
方案中的各个模块即可作为服务独立使用，也可作为插件与其他服务结合。
内置引擎自动优化算法
功能组件快速拓展
亚马逊云科技解决方案概述
以下架构图展示了整个方案的部署架构：
图例说明：
基于 Amazon OpenSearch 或者 Amazon Kendra 和 AI/ML 建立企业知识库，使用搜索和大语言模型为用户提供知识检索和精准问答。
- 使用 Amazon Amplify 托管前端搜索和管理页面。
- 使用 Amazon API Gateway 来分离前端页面和后端服务。
- 使用 Amazon OpenSearch 或者 Amazon Kendra 来提供搜索引擎服务。
- 使用 Amazon S3 存储原始知识文档。
- 使用 Amazon Lambda 或者 Notebook 脚本来进行原始文本处理和数据注入。
- 使用 Amazon Lambda 和 Amazon API Gateway 来处理多项任务，包括智能搜索，智能引导，智能问答。
- 使用 Amazon DynamoDB 来存储用户行为。
- 使用 Amazon Sagemaker Endpoint 托管模型, 包括大语言模型，句子/单词向量编码模型，受控文本生成和意图识别模型。
- 使用 Amazon EventBridge 和 Sagemaker Training Job(或者 Amazon Lambda)来训练模型并以插件的形式部署到 Amazon OpenSearch。
- 使用 Amazon Lex 来构建智能聊天机器人, 使用 Amazon Connect 来构建智能客服服务。
