Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Tutorial: Aufbau einer mit Metadaten angereicherten, intelligenten Suchlösung mit Amazon Kendra
Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie mithilfe von [Amazon Kendra, Amazon [Comprehend](https://aws.amazon.com/comprehend/), Amazon](https://aws.amazon.com/kendra/) [Simple Storage Service](https://aws.amazon.com/s3/) (S3) und eine mit Metadaten angereicherte, auf natürlicher Sprache basierende, intelligente Suchlösung für Ihre Unternehmensdaten erstellen. [AWS CloudShell](https://aws.amazon.com/cloudshell/)
Amazon Kendra ist ein intelligenter Suchservice, der einen Suchindex für Ihre unstrukturierten Datenrepositorien in natürlicher Sprache erstellen kann. Um es Ihren Kunden zu erleichtern, relevante Antworten zu finden und zu filtern, können Sie Amazon Comprehend verwenden, um Metadaten aus Ihren Daten zu extrahieren und sie in Ihren Amazon Kendra-Suchindex aufzunehmen.
Amazon Comprehend ist ein Service zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), mit dem Entitäten identifiziert werden können. Entitäten sind Verweise auf Personen, Orte, Orte, Organisationen und Objekte in Ihren Daten.
In diesem Tutorial wird ein Beispieldatensatz mit Nachrichtenartikeln verwendet, um Entitäten zu extrahieren, sie in Metadaten zu konvertieren und sie in Ihren Amazon Kendra Kendra-Index aufzunehmen, um Suchanfragen auszuführen. Mit den hinzugefügten Metadaten können Sie Ihre Suchergebnisse anhand einer beliebigen Teilmenge dieser Entitäten filtern und die Suchgenauigkeit verbessern. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie ohne spezielle Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen eine Suchlösung für Ihre Unternehmensdaten erstellen können.
**Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Suchlösung mithilfe der folgenden Schritte erstellen:**
1. Speichern eines Beispieldatensatzes mit Nachrichtenartikeln in Amazon S3.
1. Verwenden Sie Amazon Comprehend, um Entitäten aus Ihren Daten zu extrahieren.
1. Ausführen eines Python-3-Skripts zur Konvertierung der Entitäten in das Amazon Kendra Kendra-Index-Metadatenformat und Speichern dieser Metadaten in S3.
1. Einen Amazon Kendra Kendra-Suchindex erstellen und die Daten und Metadaten aufnehmen.
1. Den Suchindex abfragen.
**Das folgende Diagramm zeigt den Arbeitsablauf:**
![\[Workflow-Diagramm der Verfahren im Tutorial.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/kendra/latest/dg/images/tutorial-workflow.png)
**Geschätzte Zeit bis zur Fertigstellung dieses Tutorials:** 1 Stunde
**Geschätzte Kosten:** Für einige der Aktionen in diesem Tutorial fallen Gebühren auf Ihrem AWS Konto an. Weitere Informationen zu den Kosten der einzelnen Services finden Sie auf den Preisseiten für [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/pricing/), [Amazon Comprehend](https://aws.amazon.com/comprehend/pricing/) und [Amazon [AWS CloudShell](https://aws.amazon.com/cloudshell/pricing/)](https://aws.amazon.com/kendra/pricing/)Kendra.
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#tutorial-search-metadata-prereqs)
+ [Schritt 1: Dokumente zu Amazon S3 hinzufügen](tutorial-search-metadata-add-documents.md)
+ [Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ [Schritt 3: Formatieren der Entitätsanalyseausgabe als Amazon Kendra Kendra-Metadaten](tutorial-search-metadata-format-output.md)
+ [Schritt 4: Einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen und die Metadaten aufnehmen](tutorial-search-metadata-create-index-ingest.md)
+ [Schritt 5: Abfragen des Amazon Kendra Kendra-Index](tutorial-search-metadata-query-kendra.md)
+ [Schritt 6: Aufräumen](tutorial-search-metadata-cleanup.md)
## Voraussetzungen
Um dieses Tutorial abzuschließen, benötigen Sie die folgenden Ressourcen:
+ Ein AWS Konto. Wenn Sie noch kein AWS Konto haben, folgen Sie den Schritten unter [Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/setup.html#aws-kendra-set-up-aws-account) einrichten, um Ihr AWS Konto einzurichten.
+ Ein Entwicklungscomputer, auf dem Windows, macOS oder Linux ausgeführt wird, um auf die AWS Management Console zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfiguration der AWS Managementkonsole](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/working-with-console.html).
+ Ein [AWS Identity and Access Management](https://aws.amazon.com/iam/)(IAM-) Benutzer. Informationen zum Einrichten eines IAM-Benutzers und einer IAM-Gruppe für Ihr Konto finden Sie im Abschnitt [Erste Schritte](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.
Wenn Sie den verwenden AWS Command Line Interface, müssen Sie Ihrem IAM-Benutzer auch die folgende Richtlinie beifügen, um ihm die grundlegenden Berechtigungen zu gewähren, die für die Durchführung dieses Tutorials erforderlich sind.
### (AWS CLI nur) IAM-Berechtigungsrichtlinie
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:GetUserPolicy",
"iam:DeletePolicy",
"iam:CreateRole",
"iam:AttachRolePolicy",
"iam:DetachRolePolicy",
"iam:AttachUserPolicy",
"iam:DeleteRole",
"iam:CreatePolicy",
"iam:GetRolePolicy",
"s3:CreateBucket",
"s3:ListBucket",
"s3:DeleteObject",
"s3:DeleteBucket",
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:ListAllMyBuckets",
"comprehend:StartEntitiesDetectionJob",
"comprehend:BatchDetectEntities",
"comprehend:ListEntitiesDetectionJobs",
"comprehend:DescribeEntitiesDetectionJob",
"comprehend:StopEntitiesDetectionJob",
"comprehend:DetectEntities",
"kendra:Query",
"kendra:StopDataSourceSyncJob",
"kendra:CreateDataSource",
"kendra:BatchPutDocument",
"kendra:DeleteIndex",
"kendra:StartDataSourceSyncJob",
"kendra:CreateIndex",
"kendra:ListDataSources",
"kendra:UpdateIndex",
"kendra:DescribeIndex",
"kendra:DeleteDataSource",
"kendra:ListIndices",
"kendra:ListDataSourceSyncJobs",
"kendra:DescribeDataSource",
"kendra:BatchDeleteDocument"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "iamPassRole",
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": [
"s3.amazonaws.com",
"comprehend.amazonaws.com",
"kendra.amazonaws.com"
]
}
}
}
]
}
```
------
Weitere Informationen finden Sie unter [IAM-Richtlinien erstellen und IAM-Identitätsberechtigungen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html) [hinzufügen und entfernen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html).
+ Die Liste der [AWS regionalen Dienste](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/). Um die Latenz zu reduzieren, sollten Sie die AWS Region wählen, die Ihrem geografischen Standort am nächsten liegt und sowohl von Amazon Comprehend als auch von Amazon Kendra unterstützt wird.
+ (Optional) Ein. [AWS Key Management Service](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html) In diesem Tutorial wird zwar keine Verschlüsselung verwendet, Sie sollten jedoch die bewährten Verschlüsselungsmethoden für Ihren speziellen Anwendungsfall verwenden.
+ (Optional) Eine [Amazon Virtual Private Cloud](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html). In diesem Tutorial wird zwar keine VPC verwendet, Sie sollten jedoch die Best Practices für VPC verwenden, um die Datensicherheit für Ihren speziellen Anwendungsfall zu gewährleisten.
# Schritt 1: Dokumente zu Amazon S3 hinzufügen
Bevor Sie einen Amazon Comprehend-Entitätsanalyseauftrag für Ihren Datensatz ausführen, erstellen Sie einen Amazon S3 S3-Bucket, um die Daten, Metadaten und die Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyseausgabe zu hosten.
**Topics**
+ [Der Beispieldatensatz wird heruntergeladen](#tutorial-search-metadata-add-documents-download-extract)
+ [Erstellung eines Amazon S3-Buckets](#tutorial-search-metadata-add-documents-create-bucket)
+ [Daten- und Metadatenordner in Ihrem S3-Bucket erstellen](#tutorial-search-metadata-add-documents-data-metadata)
+ [Die Eingabedaten werden hochgeladen](#tutorial-search-metadata-add-documents-upload-data)
## Der Beispieldatensatz wird heruntergeladen
Bevor Amazon Comprehend einen Entitätsanalyseauftrag für Ihre Daten ausführen kann, müssen Sie den Datensatz herunterladen, extrahieren und in einen S3-Bucket hochladen.
### Um den Datensatz herunterzuladen und zu extrahieren (Konsole)
1. Laden Sie den Ordner [tutorial-dataset.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip) auf Ihr Gerät herunter.
1. Extrahieren `tutorial-dataset` Sie den Ordner, um auf den `data` Ordner zuzugreifen.
### Um den Datensatz herunterzuladen und zu extrahieren (Terminal)
1. Um das herunterzuladen`tutorial-dataset`, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:
------
#### [ Linux ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie den ZIP-Ordner speichern möchten.
------
#### [ macOS ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie den ZIP-Ordner speichern möchten.
------
#### [ Windows ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie den ZIP-Ordner speichern möchten.
------
1. Um die Daten aus dem ZIP-Ordner zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus:
------
#### [ Linux ]
```
unzip path/tutorial-dataset.zip -d path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrem gespeicherten ZIP-Ordner.
------
#### [ macOS ]
```
unzip path/tutorial-dataset.zip -d path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrem gespeicherten ZIP-Ordner.
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/tutorial-dataset.zip -C path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrem gespeicherten ZIP-Ordner.
------
Am Ende dieses Schritts sollten Sie die extrahierten Dateien in einem dekomprimierten Ordner namens haben. `tutorial-dataset` Dieser Ordner enthält eine `README` Datei mit einer Apache 2.0-Open-Source-Zuordnung und einen Ordner namens, der den Datensatz für dieses Tutorial `data` enthält. Der Datensatz besteht aus 100 Dateien mit `.story` Erweiterungen.
## Erstellung eines Amazon S3-Buckets
Nachdem Sie den Beispieldatenordner heruntergeladen und extrahiert haben, speichern Sie ihn in einem Amazon S3 S3-Bucket.
**Wichtig**
Der Name eines Amazon S3 S3-Buckets muss für alle eindeutig sein AWS.
### Um einen S3-Bucket (Konsole) zu erstellen
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Wählen Sie unter **Buckets** die Option **Create Bucket** aus.
1. Geben Sie für **Bucket name** einen eindeutigen Namen ein.
1. Wählen Sie **unter Region** die AWS Region aus, in der Sie den Bucket erstellen möchten.
**Anmerkung**
Sie müssen eine Region wählen, die sowohl Amazon Comprehend als auch Amazon Kendra unterstützt. Sie können die Region eines Buckets nicht ändern, nachdem Sie ihn erstellt haben.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für den **Block Public Access für diesen Bucket****, die Bucket-Versionierung** und die **Tags** bei.
1. Wählen Sie für **Standardverschlüsselung** die Option **Deaktivieren** aus.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für die **erweiterten Einstellungen** bei.
1. Überprüfen Sie Ihre Bucket-Konfiguration und wählen Sie dann **Create Bucket** aus.
### Um einen S3-Bucket zu erstellen (AWS CLI)
1. Um einen S3-Bucket zu erstellen, verwenden Sie den Befehl [create-bucket](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3control/create-bucket.html) im: AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api create-bucket \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--region aws-region \
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name,
+ *aws-region*ist die Region, in der Sie Ihren Bucket erstellen möchten.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api create-bucket \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--region aws-region \
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name,
+ *aws-region*ist die Region, in der Sie Ihren Bucket erstellen möchten.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api create-bucket ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--region aws-region ^
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name,
+ *aws-region*ist die Region, in der Sie Ihren Bucket erstellen möchten.
------
**Anmerkung**
Sie müssen eine Region wählen, die sowohl Amazon Comprehend als auch Amazon Kendra unterstützt. Sie können die Region eines Buckets nicht ändern, nachdem Sie ihn erstellt haben.
1. Verwenden Sie den Befehl [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html), um sicherzustellen, dass Ihr Bucket erfolgreich erstellt wurde:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls
```
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls
```
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls
```
------
## Daten- und Metadatenordner in Ihrem S3-Bucket erstellen
Nachdem Sie Ihren S3-Bucket erstellt haben, erstellen Sie darin Daten- und Metadatenordner.
### Um Ordner in Ihrem S3-Bucket (Konsole) zu erstellen
1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Klicken Sie unter **Buckets** in der Buckets-Liste auf den Namen Ihres Buckets.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Objekte** die Option Ordner **erstellen** aus.
1. Geben Sie für den neuen Ordnernamen ein**data**.
1. Wählen Sie für die Verschlüsselungseinstellungen die Option **Deaktivieren** aus.
1. Wählen Sie **Create folder**.
1. Wiederholen Sie die Schritte 3 bis 6, um einen weiteren Ordner zum Speichern der Amazon Kendra-Metadaten zu erstellen, und benennen Sie den in Schritt 4 **metadata** erstellten Ordner.
### Um Ordner in Ihrem S3-Bucket zu erstellen ()AWS CLI
1. Um den `data` Ordner in Ihrem S3-Bucket zu erstellen, verwenden Sie den Befehl [put-object](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3api/put-object.html) im: AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api put-object ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--key data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
1. [Um den `metadata` Ordner in Ihrem S3-Bucket zu erstellen, verwenden Sie den Befehl put-object im:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3api/put-object.html) AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key metadata/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key metadata/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api put-object ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--key metadata/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
1. [Um sicherzustellen, dass Ihre Ordner erfolgreich erstellt wurden, überprüfen Sie den Inhalt Ihres Buckets mit dem Befehl list:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
## Die Eingabedaten werden hochgeladen
Nachdem Sie Ihre Daten- und Metadatenordner erstellt haben, laden Sie den Beispieldatensatz in den `data` Ordner hoch.
### Um den Beispieldatensatz in den Datenordner (Konsole) hochzuladen
1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Klicken Sie in **Buckets** in der Buckets-Liste auf den Namen Ihres Buckets und dann auf. `data`
1. Wählen Sie **Hochladen** und dann Dateien **hinzufügen**.
1. Navigieren Sie im Dialogfeld zu dem `data` Ordner innerhalb des `tutorial-dataset` Ordners auf Ihrem lokalen Gerät, wählen Sie alle Dateien aus und wählen Sie dann **Öffnen**.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für **Ziel**, **Berechtigungen** und **Eigenschaften** bei.
1. Klicken Sie auf **Upload**.
### Um den Beispieldatensatz in den Datenordner hochzuladen (AWS CLI)
1. Um die Beispieldaten in den `data` Ordner hochzuladen, verwenden [Sie den Befehl copy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html) im AWS CLI:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem `tutorial-dataset` Ordner auf Ihrem Gerät,
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem Ordner auf Ihrem Gerät, `tutorial-dataset`
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem Ordner auf Ihrem Gerät, `tutorial-dataset`
+ amzn-s3-demo-bucket ist Ihr Bucket-Name.
------
1. [Um sicherzustellen, dass Ihre Datensatzdateien erfolgreich in Ihren `data` Ordner hochgeladen wurden, verwenden Sie den Befehl list im:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html) AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
Am Ende dieses Schritts haben Sie einen S3-Bucket, in dem Ihr Datensatz gespeichert ist, und einen leeren `data` `metadata` Ordner, in dem Ihre Amazon Kendra Kendra-Metadaten gespeichert werden.
# Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend
Nachdem Sie den Beispieldatensatz in Ihrem S3-Bucket gespeichert haben, führen Sie einen Amazon Comprehend-Entitätsanalyseauftrag aus, um Entitäten aus Ihren Dokumenten zu extrahieren. Diese Entitäten bilden benutzerdefinierte Amazon Kendra Kendra-Attribute und helfen Ihnen, die Suchergebnisse in Ihrem Index zu filtern. Weitere Informationen finden Sie unter [Entitäten erkennen](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html).
**Topics**
+ [Ausführen eines Amazon Comprehend-Entitätsanalysejobs](#tutorial-search-metadata-entities-analysis-job)
## Ausführen eines Amazon Comprehend-Entitätsanalysejobs
Um Entitäten aus Ihrem Datensatz zu extrahieren, führen Sie einen Amazon Comprehend-Entitätsanalysejob aus.
Wenn Sie in diesem Schritt die AWS CLI verwenden, erstellen und fügen Sie zunächst eine AWS IAM-Rolle und -Richtlinie für Amazon Comprehend hinzu und führen dann einen Entitätsanalyseauftrag aus. Um einen Entitätsanalyseauftrag mit Ihren Beispieldaten auszuführen, benötigt Amazon Comprehend:
+ eine AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle, die sie als vertrauenswürdige Entität anerkennt
+ eine der AWS IAM-Rolle zugeordnete IAM-Richtlinie, die ihr Zugriff auf Ihren S3-Bucket gewährt
Weitere Informationen finden Sie unter [So funktioniert Amazon Comprehend mit IAM](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/security_iam_service-with-iam.html) und [identitätsbasierten](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/security_iam_id-based-policy-examples.html) Richtlinien für Amazon Comprehend.
### So führen Sie einen Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyseauftrag aus (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Comprehend Comprehend-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/)
**Wichtig**
Stellen Sie sicher, dass Sie sich in derselben Region befinden, in der Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket erstellt haben. Wenn Sie sich in einer anderen Region befinden, wählen Sie in der AWS **Regionsauswahl in der oberen Navigationsleiste die Region** aus, in der Sie Ihren S3-Bucket erstellt haben.
1. Wählen Sie **Amazon Comprehend starten**.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Analysis** Jobs aus.
1. Wählen Sie **Job erstellen** aus.
1. Gehen Sie im Abschnitt **Auftragseinstellungen** wie folgt vor:
1. Geben Sie unter **Name** **data-entities-analysis** ein.
1. Wählen Sie als **Analysetyp** die Option **Entitäten** aus.
1. Wählen Sie als **Sprache** **Englisch** aus.
1. Lassen Sie die **Jobverschlüsselung** ausgeschaltet.
1. Gehen Sie im Bereich **Eingabedaten** wie folgt vor:
1. Wählen Sie als **Datenquelle** die Option **Meine Dokumente** aus.
1. Wählen Sie **unter S3-Standort** die Option **Browse S3** aus.
1. Klicken Sie unter **Ressourcen auswählen** in der Liste der Buckets auf den Namen Ihres Buckets.
1. Wählen Sie für **Objekte** das Optionsfeld für `data` und **wählen** Sie dann Auswählen.
1. Wählen Sie als **Eingabeformat** die Option **Ein Dokument pro Datei**.
1. Gehen Sie im Abschnitt **Ausgabedaten** wie folgt vor:
1. Wählen Sie **unter S3-Standort** die Option **S3 durchsuchen** aus und wählen Sie dann das Optionsfeld für Ihren Bucket aus der Liste der Buckets aus und wählen Sie **Wählen** aus.
1. Lassen Sie die **Verschlüsselung** ausgeschaltet.
1. Gehen Sie im Abschnitt **Zugriffsberechtigungen** wie folgt vor:
1. Wählen Sie für die **IAM-Rolle** die Option **IAM-Rolle erstellen** aus.
1. Wählen Sie für **Zugriffsberechtigungen die** Option **Eingabe- und Ausgabe-S3-Buckets** aus.
1. **Geben Sie als Namenssuffix** ein. **comprehend-role** Diese Rolle bietet Zugriff auf Ihren Amazon S3 S3-Bucket.
1. Behalten Sie die **VPC-Standardeinstellungen** bei.
1. Wählen Sie **Job erstellen** aus.
### Um einen Amazon Comprehend-Entitätsanalyseauftrag auszuführen ()AWS CLI
1. Gehen Sie wie folgt vor, um eine IAM-Rolle für Amazon Comprehend zu erstellen und anzuhängen, die diese Rolle als vertrauenswürdige Entität erkennt:
1. Speichern Sie die folgende Vertrauensrichtlinie als JSON-Datei, die `comprehend-trust-policy.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "comprehend.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
1. Verwenden Sie den Befehl [create-role](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-role.html), um eine IAM-Rolle namens zu erstellen `comprehend-role` und Ihre gespeicherte `comprehend-trust-policy.json` Datei an diese anzuhängen:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-role \
--role-name comprehend-role \
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-role \
--role-name comprehend-role \
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-role ^
--role-name comprehend-role ^
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
1. Kopieren Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) in Ihren Texteditor und speichern Sie ihn lokal unter`comprehend-role-arn`.
**Anmerkung**
Der ARN hat ein ähnliches Format wie*arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-role*. Sie benötigen den ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-role-arn`, um den Amazon Comprehend Comprehend-Analysejob auszuführen.
1. Gehen Sie wie folgt vor, um eine IAM-Richtlinie zu erstellen und an Ihre IAM-Rolle anzuhängen, die ihr Berechtigungen für den Zugriff auf Ihren S3-Bucket gewährt:
1. Speichern Sie die folgende Vertrauensrichtlinie als JSON-Datei, die `comprehend-S3-access-policy.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
],
"Effect": "Allow"
}
]
}
```
------
1. Verwenden Sie den Befehl [create-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-policy.html), um eine IAM-Richtlinie `comprehend-S3-access-policy` zu erstellen, die für den Zugriff auf Ihren S3-Bucket aufgerufen wird:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name comprehend-S3-access-policy \
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name comprehend-S3-access-policy \
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name comprehend-S3-access-policy ^
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `comprehend-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
1. Kopieren Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) in Ihren Texteditor und speichern Sie ihn lokal unter`comprehend-S3-access-arn`.
**Anmerkung**
Der ARN hat ein ähnliches Format wie*arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-S3-access-policy*. Sie benötigen den ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3-access-arn`, um ihn an `comprehend-S3-access-policy` Ihre IAM-Rolle anzuhängen.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl`comprehend-S3-access-policy`, um das an Ihre IAM-Rolle anzuhängen: [attach-role-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/attach-role-policy.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name comprehend-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3-access-arn`.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name comprehend-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3-access-arn`.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name comprehend-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3-access-arn`.
------
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um einen Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyseauftrag auszuführen: [start-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-entities-detection-job.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws comprehend start-entities-detection-job \
--input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE \
--output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ \
--data-access-role-arn role-arn \
--job-name data-entities-analysis \
--language-code en \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets,
+ *role-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-role-arn`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws comprehend start-entities-detection-job \
--input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE \
--output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ \
--data-access-role-arn role-arn \
--job-name data-entities-analysis \
--language-code en \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets,
+ *role-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-role-arn`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws comprehend start-entities-detection-job ^
--input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE ^
--output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ ^
--data-access-role-arn role-arn ^
--job-name data-entities-analysis ^
--language-code en ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets,
+ *role-arn*ist der ARN, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-role-arn`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Kopieren Sie die Entitätsanalyse `JobId` und speichern Sie sie in einem Texteditor unter`comprehend-job-id`. Das `JobId` hilft Ihnen, den Status Ihres Entitätsanalysejobs zu verfolgen.
1. Verwenden Sie den [describe-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html)folgenden Befehl, um den Fortschritt Ihres Entitätsanalysejobs zu verfolgen:
------
#### [ Linux ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist dein gespeichert`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist deine Rettung`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job ^
--job-id entities-job-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist deine Rettung`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Es kann mehrere Minuten dauern`JobStatus`, bis Sie zu wechseln`COMPLETED`.
Am Ende dieses Schritts speichert Amazon Comprehend die Ergebnisse der Entitätsanalyse als komprimierte `output.tar.gz` Datei in einem `output` Ordner innerhalb eines automatisch generierten Ordners in Ihrem S3-Bucket. Stellen Sie sicher, dass Ihr Analyseauftragsstatus abgeschlossen ist, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.
# Schritt 3: Formatieren der Entitätsanalyseausgabe als Amazon Kendra Kendra-Metadaten
Um die von Amazon Comprehend extrahierten Entitäten in das für einen Amazon Kendra Kendra-Index erforderliche Metadatenformat zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Die Ergebnisse der Konvertierung werden in dem `metadata` Ordner in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert.
Weitere Informationen zum Format und zur Struktur Amazon Kendra Kendra-Metadaten finden Sie unter [S3-Dokumentmetadaten](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/s3-metadata.html).
**Topics**
+ [Herunterladen und Extrahieren der Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabe](#tutorial-search-metadata-format-output-download-extract)
+ [Die Ausgabe in den S3-Bucket hochladen](#tutorial-search-metadata-format-output-upload)
+ [Konvertierung der Ausgabe in das Amazon Kendra Kendra-Metadatenformat](#tutorial-search-metadata-format-output-script)
+ [Ihren Amazon S3 S3-Bucket aufräumen](#tutorial-search-metadata-format-output-cleanup)
## Herunterladen und Extrahieren der Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabe
Um die Ausgabe der Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyse zu formatieren, müssen Sie zuerst das Amazon `output.tar.gz` Comprehend-Entitätsanalysearchiv herunterladen und die Entitätsanalysedatei extrahieren.
### Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren (Konsole)
1. Navigieren Sie im Navigationsbereich der Amazon Comprehend Comprehend-Konsole zu **Analysis-Jobs**.
1. Wählen Sie Ihren Analysejob für Entitäten aus. `data-entities-analysis`
1. Wählen Sie unter **Ausgabe** den Link aus, der neben **Speicherort der Ausgabedaten** angezeigt wird. Dadurch werden Sie zum `output.tar.gz` Archiv in Ihrem S3-Bucket weitergeleitet.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte „**Übersicht**“ die Option **Herunterladen** aus.
**Tipp**
Die Ausgabe aller Amazon Comprehend Comprehend-Analyseaufträge hat denselben Namen. Wenn Sie Ihr Archiv umbenennen, können Sie es leichter nachverfolgen.
1. Dekomprimieren und extrahieren Sie die heruntergeladene Amazon Comprehend Comprehend-Datei auf Ihr Gerät.
### Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren ()AWS CLI
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um auf den Namen des automatisch generierten Amazon Comprehend Comprehend-Ordners in Ihrem S3-Bucket zuzugreifen, der die Ergebnisse des Entitätsanalysejobs enthält: [describe-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist Ihr Speicher von, `comprehend-job-id` [Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist dein gespeichert `comprehend-job-id` von[Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md),
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job ^
--job-id entities-job-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *entities-job-id*ist dein gespeichert `comprehend-job-id` von[Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md),
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Kopieren und speichern Sie den `S3Uri` Wert aus dem `OutputDataConfig` Objekt in der Stellenbeschreibung Ihrer Entität wie `comprehend-S3uri` in einem Texteditor.
**Anmerkung**
Der `S3Uri` Wert hat ein ähnliches Format wie*s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*.
1. Verwenden Sie den Befehl [copy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html), um das Ausgabearchiv der Entitäten herunterzuladen:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`,
+ *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`,
+ *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`,
+ *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.
------
1. Um die Ausgabe der Entitäten zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:
------
#### [ Linux ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.
------
Am Ende dieses Schritts sollten Sie auf Ihrem Gerät eine Datei `output` mit einer Liste der von Amazon Comprehend identifizierten Entitäten haben.
## Die Ausgabe in den S3-Bucket hochladen
Nachdem Sie die Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalysedatei heruntergeladen und extrahiert haben, laden Sie die extrahierte `output` Datei in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hoch.
### Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Klicken Sie in **Buckets** auf den Namen Ihres Buckets und wählen Sie dann **Upload**.
1. Wählen Sie unter **Dateien und Ordner** die Option **Dateien hinzufügen** aus.
1. Navigieren Sie im Dialogfeld zu Ihrer extrahierten `output` Datei auf Ihrem Gerät, wählen Sie sie aus und wählen Sie **Öffnen**.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für **Ziel**, **Berechtigungen** und **Eigenschaften** bei.
1. Klicken Sie auf **Upload**.
### Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen ()AWS CLI
1. Verwenden Sie den Befehl [copy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html), um die extrahierte `output` Datei in Ihren Bucket hochzuladen:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer extrahierten `output` Datei,
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, `output`
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, `output`
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
1. [Um sicherzustellen, dass die `output` Datei erfolgreich in Ihren S3-Bucket hochgeladen wurde, überprüfen Sie ihren Inhalt mit dem Befehl list:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
## Konvertierung der Ausgabe in das Amazon Kendra Kendra-Metadatenformat
Um die Amazon Comprehend-Ausgabe in Amazon Kendra-Metadaten zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Wenn Sie die Konsole verwenden, verwenden Sie AWS CloudShell für diesen Schritt.
### Um das Python-3-Skript auszuführen (Konsole)
1. Laden Sie die [komprimierte Datei converter.py.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip) auf Ihr Gerät herunter.
1. Extrahieren Sie die Python-3-Datei`converter.py`.
1. Melden Sie sich bei der [AWS Management Console](https://aws.amazon.com/console/) an und stellen Sie sicher, dass Ihre AWS Region auf dieselbe Region wie Ihr S3-Bucket und Ihr Amazon Comprehend Comprehend-Analysejob eingestellt ist.
1. Wählen Sie das **AWS CloudShell Symbol** oder geben Sie **AWS CloudShell**in das **Suchfeld** in der oberen Navigationsleiste ein, um eine Umgebung aufzurufen.
**Anmerkung**
Beim ersten AWS CloudShell Start in einem neuen Browserfenster wird ein Begrüßungsfenster mit einer Liste der wichtigsten Funktionen angezeigt. Die Shell ist bereit für die Interaktion, nachdem Sie dieses Fenster geschlossen haben und die Befehlszeile angezeigt wird.
1. Nachdem das Terminal vorbereitet ist, wählen Sie im Navigationsbereich **Aktionen** und dann im Menü **Datei hochladen** aus.
1. Wählen Sie in dem sich öffnenden Dialogfeld **Datei auswählen** und wählen Sie dann die heruntergeladene Python 3-Datei `converter.py` von Ihrem Gerät aus. Klicken Sie auf **Upload**.
1. Geben Sie in der AWS CloudShell Umgebung den folgenden Befehl ein:
```
python3 converter.py
```
1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, **den Namen Ihres S3-Buckets** einzugeben, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.
1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, **den vollständigen Dateipfad zu Ihrer Comprehend-Ausgabedatei einzugeben**, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. **output**
1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den **vollständigen Dateipfad zu Ihrem Metadatenordner einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die** Eingabetaste. **metadata/**
**Wichtig**
Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 8 bis 10 exakt sein.
### Um das Python-3-Skript auszuführen (AWS CLI)
1. Um die Python-3-Datei herunterzuladen`converter.py`, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:
------
#### [ Linux ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.
------
#### [ macOS ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.
------
#### [ Windows ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.
------
1. Um die Python-3-Datei zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus:
------
#### [ Linux ]
```
unzip path/converter.py.zip -d path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. `converter.py.zip`
------
#### [ macOS ]
```
unzip path/converter.py.zip -d path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip`
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/converter.py.zip -C path/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip`
------
1. Stellen Sie sicher, dass Boto3 auf Ihrem Gerät installiert ist, indem Sie den folgenden Befehl ausführen.
------
#### [ Linux ]
```
pip3 show boto3
```
------
#### [ macOS ]
```
pip3 show boto3
```
------
#### [ Windows ]
```
pip3 show boto3
```
------
**Anmerkung**
Wenn Sie Boto3 nicht installiert haben, führen Sie es aus`pip3 install boto3`, um es zu installieren.
1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Python 3-Skript zum Konvertieren der `output` Datei auszuführen.
------
#### [ Linux ]
```
python path/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. `converter.py.zip`
------
#### [ macOS ]
```
python path/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip`
------
#### [ Windows ]
```
python path/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip`
------
1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the name of your S3 bucket`, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.
1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the full filepath to your Comprehend output file`, geben Sie die Eingabetaste ein **output** und drücken Sie die Eingabetaste.
1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the full filepath to your metadata folder`, geben Sie die Eingabetaste ein **metadata/** und drücken Sie die Eingabetaste.
**Wichtig**
Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 5 bis 7 exakt sein.
Am Ende dieses Schritts werden die formatierten Metadaten in dem `metadata` Ordner in Ihrem S3-Bucket abgelegt.
## Ihren Amazon S3 S3-Bucket aufräumen
Da der Amazon Kendra Kendra-Index alle in einem Bucket gespeicherten Dateien synchronisiert, empfehlen wir Ihnen, Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen, um redundante Suchergebnisse zu vermeiden.
### So bereinigen Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Wählen Sie in **Buckets** Ihren Bucket aus und wählen Sie dann den Amazon Comprehend Entity Analysis-Ausgabeordner, die Amazon Comprehend Entity Analysis-Datei und die extrahierte Amazon `.temp` Comprehend-Datei aus. `output`
1. ****Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Löschen aus.****
1. Wählen **Sie unter Objekte löschen** die Option **Objekte dauerhaft löschen?** und geben Sie **permanently delete** in das Texteingabefeld ein.
1. Wählen Sie **Objekte löschen** aus.
### Um Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen (AWS CLI)
1. Um alle Dateien und Ordner in Ihrem S3-Bucket mit Ausnahme der `metadata` Ordner `data` und zu löschen, verwenden [Sie den Befehl remove](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/rm.html) im AWS CLI:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
1. [Um sicherzustellen, dass die Objekte erfolgreich aus Ihrem S3-Bucket gelöscht wurden, überprüfen Sie dessen Inhalt mit dem Befehl list:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Wobei Folgendes gilt:
+ amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.
------
Am Ende dieses Schritts haben Sie die Analyseausgabe der Amazon Comprehend Comprehend-Entitäten in Amazon Kendra Kendra-Metadaten konvertiert. Sie sind jetzt bereit, einen Amazon Kendra Kendra-Index zu erstellen.
# Schritt 4: Einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen und die Metadaten aufnehmen
Um Ihre intelligente Suchlösung zu implementieren, erstellen Sie einen Amazon Kendra Kendra-Index und nehmen darin Ihre S3-Daten und Metadaten auf.
Bevor Sie Ihrem Amazon Kendra Kendra-Index Metadaten hinzufügen, erstellen Sie benutzerdefinierte Indexfelder, die benutzerdefinierten Dokumentattributen entsprechen, die wiederum den Amazon Comprehend Comprehend-Entitätstypen entsprechen. Amazon Kendra verwendet die Indexfelder und benutzerdefinierten Dokumentattribute, die Sie erstellen, um Ihre Dokumente zu suchen und zu filtern.
Weitere Informationen finden Sie unter [Index](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/hiw-index.html) und [Erstellen von benutzerdefinierten Dokumentattributen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/custom-attributes.html).
**Topics**
+ [Einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen](#tutorial-search-metadata-create-index)
+ [Aktualisierung der IAM-Rolle für den Amazon S3 S3-Zugriff](#tutorial-search-metadata-create-index-update-IAM)
+ [Benutzerdefinierte Suchindexfelder für Amazon Kendra erstellen](#tutorial-search-metadata-create-index-custom-fields)
+ [Hinzufügen des Amazon S3 S3-Buckets als Datenquelle für den Index](#tutorial-search-metadata-create-index-connect-data)
+ [Synchronisieren des Amazon Kendra Kendra-Index](#tutorial-search-metadata-create-index-sync)
## Einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen
Um Ihre Quelldokumente abzufragen, erstellen Sie einen Amazon Kendra Kendra-Index.
Wenn Sie das AWS CLI in diesem Schritt verwenden, erstellen und fügen Sie eine AWS IAM-Rolle und -Richtlinie hinzu, die es Amazon Kendra ermöglichen, auf Ihre CloudWatch Protokolle zuzugreifen, bevor Sie einen Index erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Voraussetzungen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-prerequisites.html).
### So erstellen Sie einen Amazon Kendra Kendra-Index (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
**Wichtig**
Stellen Sie sicher, dass Sie sich in derselben Region befinden, in der Sie Ihren Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalysejob und Ihren Amazon S3 S3-Bucket erstellt haben. Wenn Sie sich in einer anderen Region befinden, wählen Sie in der AWS **Regionsauswahl in der oberen Navigationsleiste die Region** aus, in der Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket erstellt haben.
1. Wählen Sie **Index erstellen**.
1. Gehen Sie für **Indexdetails** auf der Seite „**Indexdetails angeben**“ wie folgt vor:
1. Geben Sie für **Indexname** **kendra-index** ein.
1. Lassen Sie das Feld **Beschreibung** leer.
1. Wählen Sie für **IAM Role (IAM-Rolle)** die Option **Create a New Role (Neue Rolle erstellen)** aus. Diese Rolle bietet Zugriff auf Ihren Amazon S3 S3-Bucket.
1. Geben Sie für **Rollenname** den Namen **kendra-role** ein. Die IAM-Rolle wird das Präfix `AmazonKendra-` haben.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für **Verschlüsselung** und **Tags** bei und wählen Sie **Weiter**.
1. Wählen Sie für **Einstellungen zur Zugriffssteuerung** auf der Seite **Benutzerzugriffskontrolle konfigurieren** die Option **Nein** und dann **Weiter** aus.
1. **Wählen Sie für **Provisioning-Editionen** auf der Seite mit den **Provisioning-Details** die Option **Developer Edition und anschließend Create** aus.**
### So erstellen Sie einen Amazon Kendra Kendra-Index ()AWS CLI
1. Gehen Sie wie folgt vor, um eine IAM-Rolle für Amazon Kendra zu erstellen und anzuhängen, die diese Rolle als vertrauenswürdige Entität erkennt:
1. Speichern Sie die folgende Vertrauensrichtlinie als JSON-Datei, die `kendra-trust-policy.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": {
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "kendra.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
}
```
------
1. Verwenden Sie den Befehl [create-role](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-role.html), um eine IAM-Rolle namens zu erstellen `kendra-role` und Ihre gespeicherte `kendra-trust-policy.json` Datei an diese anzuhängen:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-role \
--role-name kendra-role \
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-role \
--role-name kendra-role \
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-role ^
--role-name kendra-role ^
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-trust-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
1. Kopieren Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) in Ihren Texteditor und speichern Sie ihn lokal unter`kendra-role-arn`.
**Anmerkung**
Der ARN hat ein ähnliches Format wie*arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-role*. Sie benötigen den ARN, unter dem Sie gespeichert haben`kendra-role-arn`, um Amazon Kendra Kendra-Jobs auszuführen.
1. Bevor Sie einen Index erstellen, müssen Sie Ihre Erlaubnis `kendra-role` zum Schreiben in CloudWatch Logs erteilen. Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus:
1. Speichern Sie die folgende Vertrauensrichtlinie als JSON-Datei, die `kendra-cloudwatch-policy.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
*aws-region*Ersetzen Sie es durch Ihre AWS Region und *aws-account-id* durch Ihre 12-stellige AWS Konto-ID.
1. Verwenden Sie den Befehl create-policy, um eine IAM-Richtlinie für den Zugriff auf CloudWatch Logs zu [erstellen](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-policy.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-cloudwatch-policy \
--policy-document file://path/kendra-cloudwatch-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-cloudwatch-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-cloudwatch-policy \
--policy-document file://path/kendra-cloudwatch-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-cloudwatch-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name kendra-cloudwatch-policy ^
--policy-document file://path/kendra-cloudwatch-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-cloudwatch-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
1. Kopieren Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) in Ihren Texteditor und speichern Sie ihn lokal unter`kendra-cloudwatch-arn`.
**Anmerkung**
Der ARN hat ein ähnliches Format wie*arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-cloudwatch-policy*. Sie benötigen den ARN, unter dem Sie gespeichert haben`kendra-cloudwatch-arn`, um ihn an `kendra-cloudwatch-policy` Ihre IAM-Rolle anzuhängen.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl`kendra-cloudwatch-policy`, um das an Ihre IAM-Rolle anzuhängen: [attach-role-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/attach-role-policy.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist dein gespeicherter. `kendra-cloudwatch-arn`
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist dein Erretter`kendra-cloudwatch-arn`.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist dein Erretter`kendra-cloudwatch-arn`.
------
1. Verwenden Sie den Befehl [create-index, um einen Index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/create-index.html) zu erstellen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra create-index \
--name kendra-index \
--edition DEVELOPER_EDITION \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *role-arn*ist dein gespeichert, `kendra-role-arn`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra create-index \
--name kendra-index \
--edition DEVELOPER_EDITION \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *role-arn*ist deine Rettung`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra create-index ^
--name kendra-index ^
--edition DEVELOPER_EDITION ^
--role-arn role-arn ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *role-arn*ist deine Rettung`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Kopieren Sie den Index `Id` und speichern Sie ihn in einem Texteditor als`kendra-index-id`. Das `Id` hilft Ihnen, den Status Ihrer Indexerstellung zu verfolgen.
1. Verwenden Sie den Befehl [describe-index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-index.html), um den Fortschritt Ihrer Indexerstellung zu verfolgen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert, `kendra-index-id`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-index ^
--id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Die Indexerstellung dauert im Durchschnitt 15 Minuten, kann aber auch länger dauern. Wenn der Status des Indexes aktiv ist, ist Ihr Index einsatzbereit. Während Ihr Index erstellt wird, können Sie mit dem nächsten Schritt beginnen.
Wenn Sie das AWS CLI in diesem Schritt verwenden, erstellen Sie eine IAM-Richtlinie und fügen sie Ihrer Amazon Kendra IAM-Rolle hinzu, die Ihrem Index Berechtigungen für den Zugriff auf Ihren S3-Bucket gewährt.
## Aktualisierung der IAM-Rolle für den Amazon S3 S3-Zugriff
Während der Indexerstellung aktualisieren Sie Ihre Amazon Kendra IAM-Rolle, sodass der von Ihnen erstellte Index Daten aus Ihrem Amazon S3 S3-Bucket lesen kann. Weitere Informationen finden Sie unter [IAM-Zugriffsrollen für Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/iam-roles.html).
### So aktualisieren Sie Ihre IAM-Rolle (Konsole)
1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Rollen** aus und geben Sie den Namen der Rolle **kendra-role** in das **Suchfeld** über dem **Namen der Rolle** ein.
1. Klicken Sie in den vorgeschlagenen Optionen auf`kendra-role`.
1. Wählen Sie unter **Zusammenfassung** die Option **Richtlinien anhängen** aus.
1. Geben **Sie unter Berechtigungen anhängen** in das **Suchfeld** das Kontrollkästchen neben der **ReadOnlyAccessAmazonS3-Richtlinie** ein **S3** und aktivieren Sie es aus den vorgeschlagenen Optionen.
1. Wählen Sie **Richtlinie anfügen** aus. Auf der **Übersichtsseite** sehen Sie nun zwei Richtlinien, die mit der IAM-Rolle verknüpft sind.
1. Kehren Sie zur Amazon Kendra Kendra-Konsole unter zurück [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)und warten Sie, bis sich der Status Ihres Indexes von **Creating** auf **Active** ändert, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.
### Um Ihre IAM-Rolle zu aktualisieren ()AWS CLI
1. Speichern Sie den folgenden Text in einer JSON-Datei, die `kendra-S3-access-policy.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
Ersetzen Sie amzn-s3-demo-bucket durch Ihren S3-Bucket-Namen, durch Ihre AWS Region, *aws-region* durch Ihre 12-stellige Konto-ID und *aws-account-id* durch Ihre gespeicherte AWS . *kendra-index-id* `kendra-index-id`
1. [Verwenden Sie den Befehl create-policy, um eine IAM-Richtlinie für den Zugriff auf Ihren S3-Bucket zu erstellen:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-policy.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-S3-access-policy \
--policy-document file://path/kendra-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-S3-access-policy \
--policy-document file://path/kendra-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name kendra-S3-access-policy ^
--policy-document file://path/kendra-S3-access-policy.json
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *path/*ist der Dateipfad zu `kendra-S3-access-policy.json` Ihrem lokalen Gerät.
------
1. Kopieren Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) in Ihren Texteditor und speichern Sie ihn lokal unter`kendra-S3-access-arn`.
**Anmerkung**
Der ARN hat ein ähnliches Format wie*arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-S3-access-policy*. Sie benötigen den ARN, unter dem Sie gespeichert haben`kendra-S3-access-arn`, um ihn an `kendra-S3-access-policy` Ihre IAM-Rolle anzuhängen.
1. Um die IAM-Rolle `kendra-S3-access-policy` an Ihre Amazon Kendra IAM-Rolle anzuhängen, verwenden Sie den [attach-role-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/attach-role-policy.html)folgenden Befehl:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist Ihr gespeicherter. `kendra-S3-access-arn`
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist dein Erretter`kendra-S3-access-arn`.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name kendra-role
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *policy-arn*ist dein Erretter`kendra-S3-access-arn`.
------
## Benutzerdefinierte Suchindexfelder für Amazon Kendra erstellen
Um Amazon Kendra darauf vorzubereiten, Ihre Metadaten als benutzerdefinierte Dokumentattribute zu erkennen, erstellen Sie benutzerdefinierte Felder, die den Entitätstypen von Amazon Comprehend entsprechen. Sie geben die folgenden neun Amazon Comprehend Comprehend-Entitätstypen als benutzerdefinierte Felder ein:
+ COMMERCIAL\$1ITEM
+ DATE
+ EREIGNIS
+ LOCATION
+ ORGANISATION
+ OTHER
+ PERSON
+ MENGE
+ TITLE
**Wichtig**
Falsch geschriebene Entitätstypen werden vom Index nicht erkannt.
### Um benutzerdefinierte Felder für Ihren Amazon Kendra Kendra-Index zu erstellen (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
1. Klicken Sie in der Liste der **Indizes** auf. `kendra-index`
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **Datenverwaltung** die Option **Facettendefinition** aus.
1. Wählen Sie im Menü **Indexfelder** die Option **Feld hinzufügen** aus.
1. Gehen **Sie im Dialogfeld Indexfeld hinzufügen** wie folgt vor:
1. Geben Sie im **Feld Feldname** den Wert ein**COMMERCIAL\$1ITEM**.
1. Wählen Sie im **Feld Datentyp** die Option **Zeichenkettenliste** aus.
1. **Wählen Sie unter **Verwendungstypen** die Optionen **Facetable**, **Durchsuchbar und **Displayable**** aus und wählen Sie dann Hinzufügen aus.**
1. Wiederholen Sie die Schritte a bis c für jeden Amazon Comprehend Comprehend-Entitätstyp: COMMERCIAL\$1ITEM, DATE, EVENT, LOCATION, ORGANIZATION, OTHER, PERSON, QUANTITY, TITLE.
Die Konsole zeigt Meldungen über das erfolgreiche Hinzufügen von Feldern an. Sie können sich dafür entscheiden, sie zu schließen, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.
### Um benutzerdefinierte Felder für Ihren Amazon Kendra Kendra-Index zu erstellen ()AWS CLI
1. Speichern Sie den folgenden Text als JSON-Datei, die `custom-attributes.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
```
[
{
"Name": "COMMERCIAL_ITEM",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "DATE",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "EVENT",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "LOCATION",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "ORGANIZATION",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "OTHER",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "PERSON",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "QUANTITY",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
},
{
"Name": "TITLE",
"Type": "STRING_LIST_VALUE",
"Search": {
"Facetable": true,
"Searchable": true,
"Displayable": true
}
}
]
```
1. Verwenden Sie den Befehl [update-index, um benutzerdefinierte Felder in Ihrem Index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/update-index.html) zu erstellen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra update-index \
--id kendra-index-id \
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert, `kendra-index-id`
+ *path/*ist der Dateipfad zu `custom-attributes.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra update-index \
--id kendra-index-id \
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *path/*ist der Dateipfad zu `custom-attributes.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra update-index ^
--id kendra-index-id ^
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *path/*ist der Dateipfad zu `custom-attributes.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Verwenden Sie den Befehl [describe-index, um zu überprüfen, ob die benutzerdefinierten Attribute zu Ihrem Index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-index.html) hinzugefügt wurden:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert, `kendra-index-id`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-index ^
--id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
## Hinzufügen des Amazon S3 S3-Buckets als Datenquelle für den Index
Bevor Sie Ihren Index synchronisieren können, müssen Sie Ihre S3-Datenquelle damit verbinden.
### So verbinden Sie einen S3-Bucket mit Ihrem Amazon Kendra Kendra-Index (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
1. Klicken Sie in der Liste der **Indizes** auf. `kendra-index`
1. Wählen Sie im linken Navigationsmenü unter **Datenverwaltung** die Option **Datenquellen** aus.
1. Navigieren **Sie im Abschnitt Datenquellen-Connectortyp** auswählen zu **Amazon S3** und wählen Sie **Connector hinzufügen** aus.
1. Gehen Sie auf der Seite „**Datenquellendetails angeben**“ wie folgt vor:
1. Geben Sie unter **Name und Beschreibung** für **Datenquellenname** den Wert ein**S3-data-source**.
1. Lassen Sie den Abschnitt **Beschreibung** leer.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für **Tags** bei.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Gehen Sie auf der Seite **Synchronisierungseinstellungen konfigurieren** im Abschnitt **Synchronisierungsbereich** wie folgt vor:
1. Wählen **Sie unter Geben Sie den Speicherort der Datenquelle** ein die Option **S3 durchsuchen** aus.
1. **Wählen Sie unter Ressourcen** auswählen Ihren S3-Bucket aus und wählen Sie dann **Wählen aus**.
1. Wählen Sie unter **Speicherort des Präfixordners für Metadatendateien** die Option **S3 durchsuchen** aus.
1. Klicken Sie unter **Ressourcen auswählen** in der Liste der Buckets auf den Namen Ihres Buckets.
1. Wählen Sie für **Objekte** das Optionsfeld für `metadata` und wählen Sie **Wählen** aus. Das Ortsfeld sollte jetzt lauten`metadata/`.
1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für den **Speicherort der Konfigurationsdatei für die Zugriffskontrollliste**, den **Entschlüsselungsschlüssel auswählen** und die Option **Zusätzliche Konfiguration** bei.
1. Wählen Sie für die **IAM-Rolle** auf der Seite **Synchronisierungseinstellungen konfigurieren** die Option. `kendra-role`
1. Wählen Sie auf der Seite **Synchronisierungseinstellungen konfigurieren** unter **Zeitplan für die Synchronisierungsausführung** für **Häufigkeit** die Option Bei **Bedarf ausführen** und dann **Weiter** aus.
1. **Überprüfen Sie auf der Seite Überprüfen und erstellen** Ihre Auswahl für die Datenquellendetails und wählen Sie **Datenquelle hinzufügen** aus.
### Um einen S3-Bucket mit Ihrem Amazon Kendra Kendra-Index zu verbinden ()AWS CLI
1. Speichern Sie den folgenden Text als JSON-Datei, die `S3-data-connector.json` in einem Texteditor auf Ihrem lokalen Gerät aufgerufen wird.
```
{
"S3Configuration":{
"BucketName":"amzn-s3-demo-bucket",
"DocumentsMetadataConfiguration":{
"S3Prefix":"metadata"
}
}
}
```
Ersetzen Sie amzn-s3-demo-bucket durch den Namen Ihres S3-Buckets.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Ihren S3-Bucket mit Ihrem Index zu verbinden: [create-data-source](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/create-data-source.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra create-data-source \
--index-id kendra-index-id \
--name S3-data-source \
--type S3 \
--configuration file://path/S3-data-connector.json \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert`kendra-index-id`,
+ *path/*ist der Dateipfad zu `S3-data-connector.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *role-arn*ist dein gespeichert, `kendra-role-arn`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra create-data-source \
--index-id kendra-index-id \
--name S3-data-source \
--type S3 \
--configuration file://path/S3-data-connector.json \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *path/*ist der Dateipfad zu `S3-data-connector.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *role-arn*ist dein gespeichert, `kendra-role-arn`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra create-data-source ^
--index-id kendra-index-id ^
--name S3-data-source ^
--type S3 ^
--configuration file://path/S3-data-connector.json ^
--role-arn role-arn ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *path/*ist der Dateipfad zu `S3-data-connector.json` Ihrem lokalen Gerät,
+ *role-arn*ist dein gespeichert, `kendra-role-arn`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Kopieren Sie den Connector `Id` und speichern Sie ihn in einem Texteditor als`S3-connector-id`. Das `Id` hilft Ihnen, den Status des Datenverbindungsprozesses zu verfolgen.
1. Verwenden Sie den [describe-data-source](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-data-source.html)folgenden Befehl, um sicherzustellen, dass Ihre S3-Datenquelle erfolgreich verbunden wurde:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-data-source \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist dein gespeichert`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-data-source \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-data-source ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Am Ende dieses Schritts ist Ihre Amazon S3 S3-Datenquelle mit dem Index verbunden.
## Synchronisieren des Amazon Kendra Kendra-Index
Nachdem die Amazon S3 S3-Datenquelle hinzugefügt wurde, synchronisieren Sie jetzt Ihren Amazon Kendra Kendra-Index damit.
### So synchronisieren Sie Ihren Amazon Kendra Kendra-Index (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
1. Klicken Sie in der Liste der **Indizes** auf. `kendra-index`
1. Klicken Sie im linken Navigationsmenü auf **Datenquellen**.
1. Wählen Sie **unter Datenquellen** die Option aus`S3-data-source`.
1. Wählen Sie in der oberen Navigationsleiste die Option **Jetzt synchronisieren** aus.
### So synchronisieren Sie Ihren Amazon Kendra Kendra-Index ()AWS CLI
1. Verwenden Sie den Befehl [start-data-source-sync-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/start-data-source-sync-job.html), um Ihren Index zu synchronisieren:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist dein gespeichert`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
1. Verwenden Sie den Befehl [list-data-source-sync-jobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/list-data-source-sync-jobs.html), um den Status der Indexsynchronisierung zu überprüfen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist dein gespeichert`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *S3-connector-id*ist deine Rettung`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*ist dein Erretter`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Am Ende dieses Schritts haben Sie einen durchsuchbaren und filterbaren Amazon Kendra Kendra-Index für Ihren Datensatz erstellt.
# Schritt 5: Abfragen des Amazon Kendra Kendra-Index
Ihr Amazon Kendra Kendra-Index ist jetzt bereit für Abfragen in natürlicher Sprache. Wenn Sie Ihren Index durchsuchen, verwendet Amazon Kendra alle von Ihnen angegebenen Daten und Metadaten, um die genauesten Antworten auf Ihre Suchabfrage zurückzugeben.
Es gibt drei Arten von Anfragen, die Amazon Kendra beantworten kann:
+ Faktoid-Fragen („Wer“, „Was“, „Wann“ oder „Wo“ -Fragen)
+ Beschreibende Abfragen („Wie“ -Fragen)
+ Stichwortsuche (Fragen, deren Zweck und Umfang nicht klar sind)
**Topics**
+ [Abfragen Ihres Amazon Kendra Kendra-Index](#tutorial-search-metadata-query-kendra-basic)
+ [Filterung Ihrer Suchergebnisse](#tutorial-search-metadata-query-kendra-filters)
## Abfragen Ihres Amazon Kendra Kendra-Index
Sie können Ihren Amazon Kendra-Index mithilfe von Fragen abfragen, die den drei Arten von Abfragen entsprechen, die Amazon Kendra unterstützt. [Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/searching-example.html)
Die Beispielfragen in diesem Abschnitt wurden auf der Grundlage des Beispieldatensatzes ausgewählt.
### Um Ihren Amazon Kendra Kendra-Index abzufragen (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
1. Klicken Sie in der Liste der **Indizes** auf. `kendra-index`
1. Wählen Sie im linken Navigationsmenü die Option, um Ihren Index zu durchsuchen.
1. Um eine Faktoid-Beispielabfrage auszuführen, geben Sie den Text **Who is Lewis Hamilton?** in das Suchfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste.
Das erste zurückgegebene Ergebnis ist die von Amazon Kendra vorgeschlagene Antwort zusammen mit der Datendatei, die die Antwort enthält. Die restlichen Ergebnisse bilden den Satz empfohlener Dokumente.
![\[Search interface showing query "Who is Lewis Hamilton?" with Formula One driver information results.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/kendra/latest/dg/images/tutorial-query1.png)
1. Um eine beschreibende Abfrage auszuführen, geben Sie den Text **How does Formula One work?** in das Suchfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste.
Sie werden ein weiteres Ergebnis sehen, das von der Amazon Kendra Kendra-Konsole zurückgegeben wird, diesmal mit hervorgehobenem Satz.
![\[Search results for "How does Formula One work?" showing snippets about the racing series.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/kendra/latest/dg/images/tutorial-query2.png)
1. Um eine Stichwortsuche durchzuführen, geben Sie sie **Formula One** in das Suchfeld ein und drücken Sie die Eingabetaste.
Sie sehen ein weiteres Ergebnis, das von der Amazon Kendra Kendra-Konsole zurückgegeben wird, gefolgt von den Ergebnissen für alle anderen Erwähnungen der Phrase im Datensatz.
![\[Search results for "Formula One" showing Amazon Kendra suggested answers with article snippets.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/kendra/latest/dg/images/tutorial-query3.png)
### Um Ihren Amazon Kendra Kendra-Index abzufragen ()AWS CLI
1. [Um eine faktoide Beispielabfrage auszuführen, verwenden Sie den Befehl query:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html)
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Who is Lewis Hamilton?" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert, `kendra-index-id`
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Who is Lewis Hamilton?" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Who is Lewis Hamilton?" ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Das AWS CLI zeigt die Ergebnisse Ihrer Abfrage an.
1. Verwenden Sie den Befehl query, um eine beschreibende [Beispielabfrage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html) auszuführen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "How does Formula One work?" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "How does Formula One work?" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "How does Formula One work?" ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Das AWS CLI zeigt die Ergebnisse Ihrer Abfrage an.
1. Verwenden Sie den Befehl [query](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html), um ein Beispiel für eine Stichwortsuche auszuführen:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Formula One" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Formula One" \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Formula One" ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Das AWS CLI zeigt die zurückgegebenen Antworten auf Ihre Anfrage an.
## Filterung Ihrer Suchergebnisse
Sie können Ihre Suchergebnisse mithilfe von benutzerdefinierten Dokumentattributen in der Amazon Kendra Kendra-Konsole filtern und sortieren. Weitere Informationen darüber, wie Amazon Kendra Abfragen verarbeitet, finden Sie unter [Abfragen filtern](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html).
### So filtern Sie Ihre Suchergebnisse (Konsole)
1. Öffnen Sie die Amazon Kendra Kendra-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/).
1. Klicken Sie in der Liste der **Indizes** auf. `kendra-index`
1. Wählen Sie im linken Navigationsmenü die Option, um Ihren Index zu durchsuchen.
1. Geben Sie **Soccer matches** im Suchfeld eine Abfrage ein und drücken Sie die Eingabetaste.
1. Wählen Sie im linken Navigationsmenü die Option **Suchergebnisse filtern** aus, um eine Liste mit Facetten anzuzeigen, mit denen Sie Ihre Suche filtern können.
1. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen für „Champions League“ unter der Unterüberschrift **EVENT**, damit Ihre Suchergebnisse nur nach den Ergebnissen gefiltert werden, die „Champions League“ enthalten.
![\[Search interface for soccer matches with filters and Amazon Kendra suggested answers.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/kendra/latest/dg/images/tutorial-filter.png)
### Um Ihre Suchergebnisse zu filtern ()AWS CLI
1. Verwenden Sie den Befehl [query](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html), um die Entitäten eines bestimmten Typs (z. B.`EVENT`) anzuzeigen, die für eine Suche verfügbar sind:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Soccer matches" \
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Soccer matches" \
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Soccer matches" ^
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Das AWS CLI zeigt die Suchergebnisse an. Um eine Liste der Facetten des Typs zu erhalten`EVENT`, navigieren Sie zum Abschnitt "FacetResults" der AWS CLI Ausgabe. Dort finden Sie eine Liste der filterbaren Facetten mit ihrer Anzahl. Eine der Facetten ist beispielsweise „Champions League“.
**Anmerkung**
Stattdessen können Sie eines der Indexfelder auswählen`EVENT`, in denen Sie [Einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen](tutorial-search-metadata-create-index-ingest.md#tutorial-search-metadata-create-index) für den `DocumentAttributeKey` Wert erstellt haben.
1. Um dieselbe Suche auszuführen, aber nur nach den Ergebnissen zu filtern, die „Champions League“ enthalten, verwenden Sie den [Abfragebefehl](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Soccer matches" \
--attribute-filter '{"ContainsAny":{"Key":"EVENT","Value":{"StringListValue":["Champions League"]}}}' \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist dein gespeichert`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Soccer matches" \
--attribute-filter '{"ContainsAny":{"Key":"EVENT","Value":{"StringListValue":["Champions League"]}}}' \
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Soccer matches" ^
--attribute-filter '{"ContainsAny":{"Key":"EVENT","Value":{"StringListValue":["Champions League"]}}}' ^
--region aws-region
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *kendra-index-id*ist deine Rettung`kendra-index-id`,
+ *aws-region*ist deine AWS Region.
------
Das AWS CLI zeigt die gefilterten Suchergebnisse an.
# Schritt 6: Aufräumen
## Ihre Dateien bereinigen
Um nach Abschluss dieses Tutorials keine Gebühren mehr auf Ihrem AWS Konto anfallen zu lassen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
1. **Löschen Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket**
Informationen zum Löschen eines Buckets finden Sie unter [Löschen eines Buckets](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/delete-bucket.html).
1. **Löschen Sie Ihren Amazon Kendra Kendra-Index**
Informationen zum Löschen eines Amazon Kendra Kendra-Indexes finden Sie unter [Löschen eines Indexes](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/delete-index.html).
1. **Löschen `converter.py`**
+ **Für Konsole:** Gehen Sie zu und stellen Sie sicher [AWS CloudShell](https://console.aws.amazon.com/cloudshell/), dass die Region auf Ihre AWS Region eingestellt ist. Nachdem die Bash-Shell geladen wurde, geben Sie den folgenden Befehl in die Umgebung ein und drücken Sie die Eingabetaste.
```
rm converter.py
```
+ **Für AWS CLI:** Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus.
------
#### [ Linux ]
```
rm file/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *file/*ist der Dateipfad zu `converter.py` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ macOS ]
```
rm file/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *file/*ist der Dateipfad zu `converter.py` Ihrem lokalen Gerät.
------
#### [ Windows ]
```
rm file/converter.py
```
Wobei Folgendes gilt:
+ *file/*ist der Dateipfad zu `converter.py` Ihrem lokalen Gerät.
------
## Weitere Informationen
Weitere Informationen zur Integration von Amazon Kendra in Ihren Workflow finden Sie in den folgenden Blogposts:
+ [Tagging von Inhaltsmetadaten für eine verbesserte Suche](https://comprehend-immersionday.workshop.aws/lab8.html)
+ [Entwickeln Sie eine intelligente Suchlösung mit automatisierter Inhaltsanreicherung](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-intelligent-search-solution-with-automated-content-enrichment/)
Weitere Informationen zu Amazon Comprehend finden Sie im [https://docs.aws.amazon.com/comprehend/index.html](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/index.html) Developer Guide.