Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Tutorial: Membangun solusi pencarian cerdas yang diperkaya metadata dengan Amazon Kendra
[https://aws.amazon.com/comprehend/](https://aws.amazon.com/comprehend/)
Amazon Kendra adalah layanan pencarian cerdas yang dapat membangun indeks pencarian untuk repositori data bahasa alami Anda yang tidak terstruktur. Untuk memudahkan pelanggan Anda menemukan dan memfilter jawaban yang relevan, Anda dapat menggunakan Amazon Comprehend untuk mengekstrak metadata dari data Anda dan memasukkannya ke dalam indeks pencarian Amazon Kendra Anda.
Amazon Comprehend adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang dapat mengidentifikasi entitas. Entitas adalah referensi ke orang, tempat, lokasi, organisasi, dan objek dalam data Anda.
Tutorial ini menggunakan contoh kumpulan data artikel berita untuk mengekstrak entitas, mengonversinya menjadi metadata, dan mencernanya ke dalam indeks Amazon Kendra Anda untuk menjalankan pencarian. Metadata yang ditambahkan memungkinkan Anda memfilter hasil pencarian menggunakan subset apa pun dari entitas ini, dan meningkatkan akurasi penelusuran. Dengan mengikuti tutorial ini, Anda akan belajar cara membuat solusi pencarian untuk data perusahaan Anda tanpa pengetahuan pembelajaran mesin khusus.
**Tutorial ini menunjukkan cara membangun solusi pencarian Anda menggunakan langkah-langkah berikut:**
1. Menyimpan kumpulan data sampel artikel berita di Amazon S3.
1. Menggunakan Amazon Comprehend untuk mengekstrak entitas dari data Anda.
1. Menjalankan skrip Python 3 untuk mengonversi entitas menjadi format metadata indeks Amazon Kendra dan menyimpan metadata ini di S3.
1. Membuat indeks pencarian Amazon Kendra dan menelan data dan metadata.
1. Menanyakan indeks pencarian.
**Diagram berikut menunjukkan alur kerja:**
![\[Diagram alur kerja dari prosedur dalam tutorial.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/kendra/latest/dg/images/tutorial-workflow.png)
**Perkiraan waktu untuk menyelesaikan tutorial ini:** 1 jam
**Perkiraan biaya:** Beberapa tindakan dalam tutorial ini dikenakan biaya pada AWS akun Anda. [Untuk informasi lebih lanjut tentang biaya setiap layanan, lihat halaman harga untuk [Amazon S3, Amazon](https://aws.amazon.com/s3/pricing/)[Comprehend, dan Amazon Kendra [AWS CloudShell](https://aws.amazon.com/cloudshell/pricing/)](https://aws.amazon.com/comprehend/pricing/).](https://aws.amazon.com/kendra/pricing/)
**Topics**
+ [Prasyarat](#tutorial-search-metadata-prereqs)
+ [Langkah 1: Menambahkan dokumen ke Amazon S3](tutorial-search-metadata-add-documents.md)
+ [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ [Langkah 3: Memformat output analisis entitas sebagai metadata Amazon Kendra](tutorial-search-metadata-format-output.md)
+ [Langkah 4: Membuat indeks Amazon Kendra dan menelan metadata](tutorial-search-metadata-create-index-ingest.md)
+ [Langkah 5: Menanyakan indeks Amazon Kendra](tutorial-search-metadata-query-kendra.md)
+ [Langkah 6: Membersihkan](tutorial-search-metadata-cleanup.md)
## Prasyarat
Untuk menyelesaikan tutorial ini, Anda memerlukan sumber daya berikut:
+ AWS Akun. Jika Anda tidak memiliki AWS akun, ikuti langkah-langkah di [Menyiapkan Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/setup.html#aws-kendra-set-up-aws-account) untuk mengatur akun Anda AWS .
+ Komputer pengembangan yang menjalankan Windows, macOS, atau Linux, untuk mengakses Konsol AWS Manajemen. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengonfigurasi Konsol AWS Manajemen](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/working-with-console.html).
+ Pengguna [AWS Identity and Access Management](https://aws.amazon.com/iam/)(IAM). Untuk mempelajari cara menyiapkan pengguna dan grup IAM untuk akun Anda, lihat bagian [Memulai](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started.html) di *Panduan Pengguna IAM*.
Jika Anda menggunakan AWS Command Line Interface, Anda juga perlu melampirkan kebijakan berikut ke pengguna IAM Anda untuk memberikan izin dasar yang diperlukan untuk menyelesaikan tutorial ini.
### (AWS CLI hanya) Kebijakan izin IAM
------
#### [ 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"
]
}
}
}
]
}
```
------
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat kebijakan IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html) [dan Menambahkan serta menghapus izin identitas IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html).
+ [Daftar Layanan AWS Regional](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/). Untuk mengurangi latensi, Anda harus memilih AWS wilayah yang paling dekat dengan lokasi geografis Anda yang didukung oleh Amazon Comprehend dan Amazon Kendra.
+ (Opsional) An [AWS Key Management Service](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/overview.html). Meskipun tutorial ini tidak menggunakan enkripsi, Anda mungkin ingin menggunakan praktik terbaik enkripsi untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
+ (Opsional) [Amazon Virtual Private Cloud](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/what-is-amazon-vpc.html). Meskipun tutorial ini tidak menggunakan VPC, Anda mungkin ingin menggunakan praktik terbaik VPC untuk memastikan keamanan data untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
# Langkah 1: Menambahkan dokumen ke Amazon S3
Sebelum menjalankan tugas analisis entitas Amazon Comprehend pada kumpulan data, Anda membuat bucket Amazon S3 untuk meng-host data, metadata, dan keluaran analisis entitas Amazon Comprehend.
**Topics**
+ [Mengunduh kumpulan data sampel](#tutorial-search-metadata-add-documents-download-extract)
+ [Membuat sebuah bucket Amazon S3](#tutorial-search-metadata-add-documents-create-bucket)
+ [Membuat folder data dan metadata di bucket S3 Anda](#tutorial-search-metadata-add-documents-data-metadata)
+ [Mengunggah data input](#tutorial-search-metadata-add-documents-upload-data)
## Mengunduh kumpulan data sampel
Sebelum Amazon Comprehend dapat menjalankan tugas analisis entitas pada data Anda, Anda harus mengunduh dan mengekstrak kumpulan data dan mengunggahnya ke bucket S3.
### Untuk mengunduh dan mengekstrak kumpulan data (Konsol)
1. Unduh folder [tutorial-dataset.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip) di perangkat Anda.
1. Ekstrak `tutorial-dataset` folder untuk mengakses `data` folder.
### Untuk mengunduh dan mengekstrak dataset (Terminal)
1. Untuk mengunduh`tutorial-dataset`, jalankan perintah berikut pada jendela terminal:
------
#### [ Linux ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan folder zip.
------
#### [ macOS ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan folder zip.
------
#### [ Windows ]
```
curl -o path/tutorial-dataset.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/tutorial-dataset.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan folder zip.
------
1. Untuk mengekstrak data dari folder zip, jalankan perintah berikut di jendela terminal:
------
#### [ Linux ]
```
unzip path/tutorial-dataset.zip -d path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke folder zip Anda yang disimpan.
------
#### [ macOS ]
```
unzip path/tutorial-dataset.zip -d path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke folder zip Anda yang disimpan.
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/tutorial-dataset.zip -C path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke folder zip Anda yang disimpan.
------
Pada akhir langkah ini, Anda harus memiliki file yang diekstraksi dalam folder didekompresi yang disebut. `tutorial-dataset` Folder ini berisi `README` file dengan atribusi open source Apache 2.0 dan folder bernama `data` berisi dataset untuk tutorial ini. Dataset terdiri dari 100 file dengan `.story` ekstensi.
## Membuat sebuah bucket Amazon S3
Setelah mengunduh dan mengekstrak folder data sampel, Anda menyimpannya di bucket Amazon S3.
**penting**
Nama bucket Amazon S3 harus unik di semua. AWS
### Untuk membuat bucket S3 (Konsol)
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di **Bucket**, pilih **Buat ember**.
1. Untuk **Nama bucket**, masukkan nama yang unik.
1. Untuk **Wilayah**, pilih AWS wilayah tempat Anda ingin membuat bucket.
**catatan**
Anda harus memilih wilayah yang mendukung Amazon Comprehend dan Amazon Kendra. Anda tidak dapat mengubah wilayah ember setelah Anda membuatnya.
1. **Simpan pengaturan default untuk pengaturan **Blokir Akses Publik untuk bucket, **Bucket Versioning**, dan Tag ini**.**
1. Untuk **enkripsi Default**, pilih **Nonaktifkan**.
1. Simpan pengaturan default untuk **Pengaturan lanjutan**.
1. Tinjau konfigurasi bucket Anda, lalu pilih **Buat bucket**.
### Untuk membuat bucket S3 ()AWS CLI
1. Untuk membuat bucket S3, gunakan perintah [create-bucket di](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3control/create-bucket.html): AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api create-bucket \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--region aws-region \
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda,
+ *aws-region*adalah wilayah tempat Anda ingin membuat ember Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api create-bucket \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--region aws-region \
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda,
+ *aws-region*adalah wilayah tempat Anda ingin membuat ember Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api create-bucket ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--region aws-region ^
--create-bucket-configuration LocationConstraint=aws-region
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda,
+ *aws-region*adalah wilayah tempat Anda ingin membuat ember Anda.
------
**catatan**
Anda harus memilih wilayah yang mendukung Amazon Comprehend dan Amazon Kendra. Anda tidak dapat mengubah wilayah ember setelah Anda membuatnya.
1. Untuk memastikan bucket berhasil dibuat, gunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls
```
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls
```
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls
```
------
## Membuat folder data dan metadata di bucket S3 Anda
Setelah membuat bucket S3, Anda membuat folder data dan metadata di dalamnya.
### Untuk membuat folder di bucket S3 Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di **Bucket**, klik nama ember Anda dari daftar ember.
1. Dari tab **Objek**, pilih **Buat folder**.
1. Untuk nama folder baru, masukkan**data**.
1. Untuk pengaturan enkripsi, pilih **Nonaktifkan**.
1. Pilih **Buat folder**.
1. Ulangi langkah 3 hingga 6 untuk membuat folder lain untuk menyimpan metadata Amazon Kendra dan beri nama folder yang dibuat pada langkah 4. **metadata**
### Untuk membuat folder di bucket S3 Anda ()AWS CLI
1. Untuk membuat `data` folder di bucket S3 Anda, gunakan perintah [put-object](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3api/put-object.html) di: AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api put-object ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--key data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
1. Untuk membuat `metadata` folder di bucket S3 Anda, gunakan perintah [put-object](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3api/put-object.html) di: AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key metadata/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3api put-object \
--bucket amzn-s3-demo-bucket \
--key metadata/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3api put-object ^
--bucket amzn-s3-demo-bucket ^
--key metadata/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
1. Untuk memastikan bahwa folder Anda berhasil dibuat, periksa isi bucket Anda menggunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
## Mengunggah data input
Setelah membuat folder data dan metadata, Anda mengunggah kumpulan data sampel ke dalam folder. `data`
### Untuk mengunggah kumpulan data sampel ke folder data (Konsol)
1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di **Bucket**, klik nama ember Anda dari daftar ember dan kemudian klik. `data`
1. Pilih **Unggah** lalu pilih **Tambahkan file**.
1. Di kotak dialog, navigasikan ke `data` folder di dalam `tutorial-dataset` folder di perangkat lokal Anda, pilih semua file, lalu pilih **Buka**.
1. Simpan pengaturan default untuk **Tujuan**, **Izin**, dan **Properti**.
1. Pilih **Unggah**.
### Untuk mengunggah kumpulan data sampel ke folder data ()AWS CLI
1. Untuk mengunggah data sampel ke dalam `data` folder, gunakan perintah [salin](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html) di AWS CLI:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `tutorial-dataset` folder di perangkat Anda,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `tutorial-dataset` folder di perangkat Anda,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp path/tutorial-dataset/data s3://amzn-s3-demo-bucket/data/ --recursive
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `tutorial-dataset` folder di perangkat Anda,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket Anda.
------
1. Untuk memastikan bahwa file dataset Anda berhasil diunggah ke `data` folder Anda, gunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html) di: AWS CLI
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/data/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
Di akhir langkah ini, Anda memiliki bucket S3 dengan kumpulan data Anda disimpan di dalam `data` folder, dan `metadata` folder kosong, yang akan menyimpan metadata Amazon Kendra Anda.
# Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend
Setelah menyimpan kumpulan data sampel di bucket S3, Anda menjalankan tugas analisis entitas Amazon Comprehend untuk mengekstrak entitas dari dokumen Anda. Entitas ini akan membentuk atribut kustom Amazon Kendra dan membantu Anda memfilter hasil pencarian pada indeks Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mendeteksi Entitas](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html).
**Topics**
+ [Menjalankan pekerjaan analisis entitas Amazon Comprehend](#tutorial-search-metadata-entities-analysis-job)
## Menjalankan pekerjaan analisis entitas Amazon Comprehend
Untuk mengekstrak entitas dari kumpulan data Anda, Anda menjalankan tugas analisis entitas Amazon Comprehend.
Jika Anda menggunakan AWS CLI dalam langkah ini, pertama-tama Anda membuat dan melampirkan peran dan kebijakan AWS IAM untuk Amazon Comprehend dan kemudian menjalankan pekerjaan analisis entitas. Untuk menjalankan pekerjaan analisis entitas pada data sampel Anda, Amazon Comprehend membutuhkan:
+ peran AWS Identity and Access Management (IAM) yang mengenalinya sebagai entitas tepercaya
+ kebijakan AWS IAM yang dilampirkan pada peran IAM yang memberikan izin untuk mengakses bucket S3 Anda
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cara Amazon Comprehend bekerja dengan [IAM dan Kebijakan Berbasis Identitas](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/security_iam_id-based-policy-examples.html) untuk Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/security_iam_service-with-iam.html).
### Untuk menjalankan pekerjaan analisis entitas Amazon Comprehend (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Comprehend di. [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/)
**penting**
Pastikan Anda berada di wilayah yang sama dengan tempat Anda membuat bucket Amazon S3. Jika Anda berada di wilayah lain, pilih AWS wilayah tempat Anda membuat bucket S3 dari **pemilih Wilayah** di bilah navigasi atas.
1. Pilih **Luncurkan Amazon Comprehend**.
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Pekerjaan analisis**.
1. Pilih **Buat tugas**.
1. Di bagian **Pengaturan Job**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **Nama**, masukkan **data-entities-analysis**.
1. Untuk **jenis Analisis**, pilih **Entitas**.
1. Untuk **Bahasa**, pilih **Bahasa Inggris**.
1. **Enkripsi Job** tetap dimatikan.
1. Di bagian **Input data**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **Sumber data**, pilih **Dokumen saya**.
1. Untuk **lokasi S3**, pilih **Browse S3**.
1. Untuk **Pilih sumber daya**, klik nama bucket Anda dari daftar bucket.
1. Untuk **Objek**, pilih tombol opsi untuk `data` dan pilih **Pilih**.
1. Untuk **format Input**, pilih **Satu dokumen per file**.
1. Di bagian **Output data**, lakukan hal berikut:
1. **Untuk **lokasi S3**, pilih **Browse S3** lalu pilih kotak opsi untuk bucket Anda dari daftar bucket dan pilih Pilih.**
1. Tetap **Enkripsi** dimatikan.
1. Di bagian **Izin akses**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **peran IAM**, pilih **Buat peran IAM**.
1. Untuk **Izin mengakses**, pilih bucket **Input dan Output S3**.
1. Untuk **akhiran Nama**, masukkan**comprehend-role**. Peran ini menyediakan akses ke bucket Amazon S3 Anda.
1. Pertahankan pengaturan **VPC** default.
1. Pilih **Buat tugas**.
### Untuk menjalankan pekerjaan analisis entitas Amazon Comprehend ()AWS CLI
1. Untuk membuat dan melampirkan peran IAM untuk Amazon Comprehend yang mengenalinya sebagai entitas tepercaya, lakukan hal berikut:
1. Simpan kebijakan kepercayaan berikut sebagai file JSON yang dipanggil `comprehend-trust-policy.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "comprehend.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
1. Untuk membuat peran IAM yang dipanggil `comprehend-role` dan melampirkan `comprehend-trust-policy.json` file yang disimpan ke dalamnya, gunakan perintah [create-role](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-role.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-role \
--role-name comprehend-role \
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-role \
--role-name comprehend-role \
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-role ^
--role-name comprehend-role ^
--assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
1. Salin Nama Sumber Daya Amazon (ARN) ke editor teks Anda dan simpan secara lokal sebagai. `comprehend-role-arn`
**catatan**
ARN memiliki format yang mirip dengan. *arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-role* Anda memerlukan ARN yang Anda simpan `comprehend-role-arn` untuk menjalankan pekerjaan analisis Amazon Comprehend.
1. Untuk membuat dan melampirkan kebijakan IAM ke peran IAM Anda yang memberikan izin untuk mengakses bucket S3 Anda, lakukan hal berikut:
1. Simpan kebijakan kepercayaan berikut sebagai file JSON yang dipanggil `comprehend-S3-access-policy.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
------
#### [ 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. Untuk membuat kebijakan IAM yang dipanggil `comprehend-S3-access-policy` untuk mengakses bucket S3 Anda, gunakan perintah [create-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-policy.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name comprehend-S3-access-policy \
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name comprehend-S3-access-policy \
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name comprehend-S3-access-policy ^
--policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `comprehend-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
1. Salin Nama Sumber Daya Amazon (ARN) ke editor teks Anda dan simpan secara lokal sebagai. `comprehend-S3-access-arn`
**catatan**
ARN memiliki format yang mirip dengan. *arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-S3-access-policy* Anda memerlukan ARN yang Anda simpan `comprehend-S3-access-arn` untuk melampirkan ke peran IAM Anda. `comprehend-S3-access-policy`
1. Untuk melampirkan `comprehend-S3-access-policy` ke peran IAM Anda, gunakan [attach-role-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/attach-role-policy.html)perintah:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name comprehend-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai. `comprehend-S3-access-arn`
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name comprehend-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai. `comprehend-S3-access-arn`
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name comprehend-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai. `comprehend-S3-access-arn`
------
1. Untuk menjalankan pekerjaan analisis entitas Amazon Comprehend, gunakan perintah: [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
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda,
+ *role-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai, `comprehend-role-arn`
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda,
+ *role-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai, `comprehend-role-arn`
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda,
+ *role-arn*adalah ARN yang Anda simpan sebagai, `comprehend-role-arn`
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Salin analisis entitas `JobId` dan simpan dalam editor teks sebagai`comprehend-job-id`. `JobId`Ini membantu Anda melacak status pekerjaan analisis entitas Anda.
1. Untuk melacak kemajuan pekerjaan analisis entitas Anda, gunakan [describe-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html)perintah:
------
#### [ Linux ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *entities-job-id*adalah Anda diselamatkan`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *entities-job-id*adalah Anda diselamatkan`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job ^
--job-id entities-job-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *entities-job-id*adalah Anda diselamatkan`comprehend-job-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
Ini bisa memakan waktu beberapa menit `JobStatus` untuk berubah menjadi`COMPLETED`.
Di akhir langkah ini, Amazon Comprehend menyimpan hasil analisis entitas sebagai file zip di `output` dalam folder dalam folder `output.tar.gz` yang dibuat secara otomatis di bucket S3 Anda. Pastikan bahwa status pekerjaan analisis Anda selesai sebelum Anda melanjutkan ke langkah berikutnya.
# Langkah 3: Memformat output analisis entitas sebagai metadata Amazon Kendra
Untuk mengonversi entitas yang diekstrak oleh Amazon Comprehend ke format metadata yang diperlukan oleh indeks Amazon Kendra, Anda menjalankan skrip Python 3. Hasil konversi disimpan di `metadata` folder di bucket Amazon S3 Anda.
[Untuk informasi selengkapnya tentang format dan struktur metadata Amazon Kendra, lihat metadata dokumen S3.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/s3-metadata.html)
**Topics**
+ [Mengunduh dan mengekstrak keluaran Amazon Comprehend](#tutorial-search-metadata-format-output-download-extract)
+ [Mengunggah output ke dalam ember S3](#tutorial-search-metadata-format-output-upload)
+ [Mengonversi output ke format metadata Amazon Kendra](#tutorial-search-metadata-format-output-script)
+ [Membersihkan ember Amazon S3 Anda](#tutorial-search-metadata-format-output-cleanup)
## Mengunduh dan mengekstrak keluaran Amazon Comprehend
Untuk memformat output analisis entitas Amazon Comprehend, Anda harus terlebih dahulu mengunduh arsip analisis entitas Amazon Comprehend dan mengekstrak file analisis entitas. `output.tar.gz`
### Untuk mengunduh dan mengekstrak file output (Konsol)
1. **Di panel navigasi konsol Amazon Comprehend, navigasikan ke pekerjaan Analisis.**
1. Pilih pekerjaan analisis entitas Anda`data-entities-analysis`.
1. Di bawah **Keluaran**, pilih tautan yang ditampilkan di sebelah **Lokasi data keluaran**. Ini mengarahkan Anda ke `output.tar.gz` arsip di bucket S3 Anda.
1. Di tab **Ikhtisar**, pilih **Unduh**.
**Tip**
Output dari semua pekerjaan analisis Amazon Comprehend memiliki nama yang sama. Mengganti nama arsip Anda akan membantu Anda melacaknya dengan lebih mudah.
1. Dekompresi dan ekstrak file Amazon Comprehend yang diunduh ke perangkat Anda.
### Untuk mengunduh dan mengekstrak file output (AWS CLI)
1. Untuk mengakses nama folder Amazon Comprehend yang dibuat secara otomatis di bucket S3 Anda yang berisi hasil pekerjaan analisis entitas, gunakan perintah: [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
```
Di mana:
+ *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id entities-job-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws comprehend describe-entities-detection-job ^
--job-id entities-job-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md)
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Dari `OutputDataConfig` objek dalam deskripsi tugas entitas Anda, salin dan simpan `S3Uri` nilainya seperti `comprehend-S3uri` pada editor teks.
**catatan**
`S3Uri`Nilai memiliki format yang mirip dengan*s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*.
1. Untuk mengunduh arsip keluaran entitas, gunakan perintah [salin](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Di mana:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`,
+ *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Di mana:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`,
+ *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz
```
Di mana:
+ *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`,
+ *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output.
------
1. Untuk mengekstrak output entitas, jalankan perintah berikut pada jendela terminal:
------
#### [ Linux ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/output.tar.gz -C path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda.
------
Di akhir langkah ini, Anda harus memiliki file di perangkat Anda yang dipanggil `output` dengan daftar entitas yang diidentifikasi Amazon Comprehend.
## Mengunggah output ke dalam ember S3
Setelah mengunduh dan mengekstrak file analisis entitas Amazon Comprehend, Anda mengunggah file yang `output` diekstrak ke bucket Amazon S3 Anda.
### Untuk mengunggah file keluaran Amazon Comprehend yang diekstrak (Konsol)
1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di **Bucket**, klik nama bucket Anda, lalu pilih **Unggah**.
1. Di **File dan folder**, pilih **Tambahkan file**.
1. Di kotak dialog, navigasikan ke `output` file yang diekstrak di perangkat Anda, pilih, dan pilih **Buka**.
1. Simpan pengaturan default untuk **Tujuan**, **Izin**, dan **Properti**.
1. Pilih **Unggah**.
### Untuk mengunggah file keluaran Amazon Comprehend yang diekstrak ()AWS CLI
1. Untuk mengunggah `output` file yang diekstrak ke bucket Anda, gunakan perintah [salin](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`,
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
1. Untuk memastikan bahwa `output` file berhasil diunggah ke bucket S3 Anda, periksa isinya dengan menggunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
## Mengonversi output ke format metadata Amazon Kendra
Untuk mengonversi output Amazon Comprehend ke metadata Amazon Kendra, Anda menjalankan skrip Python 3. Jika Anda menggunakan Konsol, Anda gunakan AWS CloudShell untuk langkah ini.
### Untuk menjalankan skrip Python 3 (Konsol)
1. Unduh file zip [converter.py.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip) di perangkat Anda.
1. Ekstrak file Python 3. `converter.py`
1. Masuk ke [Konsol AWS Manajemen](https://aws.amazon.com/console/) dan pastikan AWS wilayah Anda disetel ke wilayah yang sama dengan bucket S3 dan tugas analisis Amazon Comprehend Anda.
1. Pilih **AWS CloudShell ikon** atau ketik **AWS CloudShell**kotak **Pencarian** di bilah navigasi atas untuk meluncurkan lingkungan.
**catatan**
Saat AWS CloudShell diluncurkan di jendela browser baru untuk pertama kalinya, panel selamat datang menampilkan dan mencantumkan fitur-fitur utama. Shell siap untuk interaksi setelah Anda menutup panel ini dan prompt perintah ditampilkan.
1. Setelah terminal disiapkan, pilih **Tindakan** dari panel navigasi dan kemudian pilih **Unggah file** dari menu.
1. Di kotak dialog yang terbuka, **pilih Pilih file** dan kemudian pilih file Python 3 yang diunduh `converter.py` dari perangkat Anda. Pilih **Unggah**.
1. Di AWS CloudShell lingkungan, masukkan perintah berikut:
```
python3 converter.py
```
1. Saat antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan nama bucket S3 Anda, masukkan nama bucket** S3 Anda dan tekan enter.
1. Ketika antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan filepath lengkap ke file output Comprehend Anda, masukkan dan tekan** enter. **output**
1. Ketika antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan filepath lengkap ke folder metadata Anda**, masukkan dan tekan enter. **metadata/**
**penting**
Agar metadata diformat dengan benar, nilai input pada langkah 8-10 harus tepat.
### Untuk menjalankan skrip Python 3 ()AWS CLI
1. Untuk mengunduh file Python 3`converter.py`, jalankan perintah berikut pada jendela terminal:
------
#### [ Linux ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip.
------
#### [ macOS ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip.
------
#### [ Windows ]
```
curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip.
------
1. Untuk mengekstrak file Python 3, jalankan perintah berikut di jendela terminal:
------
#### [ Linux ]
```
unzip path/converter.py.zip -d path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
#### [ macOS ]
```
unzip path/converter.py.zip -d path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
#### [ Windows ]
```
tar -xf path/converter.py.zip -C path/
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
1. Pastikan Boto3 diinstal pada perangkat Anda dengan menjalankan perintah berikut.
------
#### [ Linux ]
```
pip3 show boto3
```
------
#### [ macOS ]
```
pip3 show boto3
```
------
#### [ Windows ]
```
pip3 show boto3
```
------
**catatan**
Jika Anda belum menginstal Boto3, jalankan `pip3 install boto3` untuk menginstalnya.
1. Untuk menjalankan skrip Python 3 untuk mengonversi `output` file, jalankan perintah berikut.
------
#### [ Linux ]
```
python path/converter.py
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
#### [ macOS ]
```
python path/converter.py
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
#### [ Windows ]
```
python path/converter.py
```
Di mana:
+ *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip`
------
1. Saat AWS CLI diminta`Enter the name of your S3 bucket`, masukkan nama bucket S3 Anda dan tekan enter.
1. Ketika AWS CLI meminta Anda untuk`Enter the full filepath to your Comprehend output file`, masuk **output** dan tekan enter.
1. Ketika AWS CLI meminta Anda untuk`Enter the full filepath to your metadata folder`, masuk **metadata/** dan tekan enter.
**penting**
Agar metadata diformat dengan benar, nilai input pada langkah 5-7 harus tepat.
Di akhir langkah ini, metadata yang diformat disimpan di dalam `metadata` folder di bucket S3 Anda.
## Membersihkan ember Amazon S3 Anda
Karena indeks Amazon Kendra menyinkronkan semua file yang disimpan dalam ember, kami sarankan Anda membersihkan bucket Amazon S3 Anda untuk mencegah hasil pencarian yang berlebihan.
### Untuk membersihkan bucket Amazon S3 Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di **Bucket**, pilih bucket Anda lalu pilih folder keluaran analisis entitas Amazon Comprehend, file analisis entitas Amazon Comprehend, dan file Amazon Comprehend yang diekstrak`.temp`. `output`
1. Dari tab **Ikhtisar** pilih **Hapus**.
1. Di **Hapus objek**, pilih **Hapus objek secara permanen?** dan masukkan **permanently delete** di bidang input teks.
1. Pilih **Hapus objek**.
### Untuk membersihkan ember Amazon S3 Anda ()AWS CLI
1. Untuk menghapus semua file dan folder di bucket S3 Anda kecuali `metadata` folder `data` dan folder, gunakan perintah [remove](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/rm.html) di AWS CLI:
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
1. Untuk memastikan bahwa objek berhasil dihapus dari bucket S3 Anda, periksa isinya dengan menggunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/
```
Di mana:
+ amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda.
------
Di akhir langkah ini, Anda telah mengonversi output analisis entitas Amazon Comprehend ke metadata Amazon Kendra. Anda sekarang siap untuk membuat indeks Amazon Kendra.
# Langkah 4: Membuat indeks Amazon Kendra dan menelan metadata
Untuk menerapkan solusi pencarian cerdas Anda, Anda membuat indeks Amazon Kendra dan menelan data dan metadata S3 Anda ke dalamnya.
Sebelum menambahkan metadata ke indeks Amazon Kendra, Anda membuat bidang indeks khusus yang sesuai dengan atribut dokumen khusus, yang pada gilirannya sesuai dengan jenis entitas Amazon Comprehend. Amazon Kendra menggunakan kolom indeks dan atribut dokumen khusus yang Anda buat untuk mencari dan memfilter dokumen Anda.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengindeks](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/hiw-index.html) dan [Membuat atribut dokumen kustom](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/custom-attributes.html).
**Topics**
+ [Membuat indeks Amazon Kendra](#tutorial-search-metadata-create-index)
+ [Memperbarui peran IAM untuk akses Amazon S3](#tutorial-search-metadata-create-index-update-IAM)
+ [Membuat bidang indeks pencarian kustom Amazon Kendra](#tutorial-search-metadata-create-index-custom-fields)
+ [Menambahkan bucket Amazon S3 sebagai sumber data untuk indeks](#tutorial-search-metadata-create-index-connect-data)
+ [Menyinkronkan indeks Amazon Kendra](#tutorial-search-metadata-create-index-sync)
## Membuat indeks Amazon Kendra
Untuk menanyakan dokumen sumber Anda, Anda membuat indeks Amazon Kendra.
Jika Anda menggunakan langkah ini, Anda membuat dan melampirkan peran dan kebijakan AWS IAM yang memungkinkan Amazon Kendra mengakses log CloudWatch Anda sebelum membuat indeks. AWS CLI Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Prasyarat](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-prerequisites.html).
### Untuk membuat indeks Amazon Kendra (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
**penting**
Pastikan Anda berada di wilayah yang sama tempat Anda membuat tugas analisis entitas Amazon Comprehend dan bucket Amazon S3 Anda. Jika Anda berada di wilayah lain, pilih AWS wilayah tempat Anda membuat bucket Amazon S3 dari **pemilih Wilayah di bilah** navigasi atas.
1. Pilih **Buat indeks**.
1. Untuk **detail Indeks** pada halaman **Tentukan detail indeks**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **Nama indeks**, masukkan **kendra-index**.
1. Biarkan kolom **Description** kosong.
1. Untuk **Peran IAM**, pilih **Buat Peran Baru**. Peran ini menyediakan akses ke bucket Amazon S3 Anda.
1. Untuk **Nama peran**, masukkan **kendra-role**. Peran IAM akan memiliki awalan`AmazonKendra-`.
1. Simpan pengaturan default untuk **Enkripsi** dan **Tag** dan pilih **Berikutnya**.
1. Untuk **pengaturan kontrol akses** pada halaman **Konfigurasi kontrol akses pengguna**, pilih **Tidak** dan kemudian pilih **Berikutnya**.
1. **Untuk **edisi Penyediaan** di halaman **Detail penyediaan, pilih Edisi** **pengembang** dan pilih Buat.**
### Untuk membuat indeks Amazon Kendra ()AWS CLI
1. Untuk membuat dan melampirkan peran IAM untuk Amazon Kendra yang mengenalinya sebagai entitas tepercaya, lakukan hal berikut:
1. Simpan kebijakan kepercayaan berikut sebagai file JSON yang dipanggil `kendra-trust-policy.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": {
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "kendra.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
}
```
------
1. Untuk membuat peran IAM yang dipanggil `kendra-role` dan melampirkan `kendra-trust-policy.json` file yang disimpan ke dalamnya, gunakan perintah [create-role](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/create-role.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws iam create-role \
--role-name kendra-role \
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-role \
--role-name kendra-role \
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-role ^
--role-name kendra-role ^
--assume-role-policy-document file://path/kendra-trust-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-trust-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
1. Salin Nama Sumber Daya Amazon (ARN) ke editor teks Anda dan simpan secara lokal sebagai. `kendra-role-arn`
**catatan**
ARN memiliki format yang mirip dengan. *arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-role* Anda membutuhkan ARN yang Anda simpan `kendra-role-arn` untuk menjalankan pekerjaan Amazon Kendra.
1. Sebelum Anda membuat indeks, Anda harus memberikan izin untuk menulis ke CloudWatch Log. `kendra-role` Caranya, lakukan langkah-langkah berikut:
1. Simpan kebijakan kepercayaan berikut sebagai file JSON yang dipanggil `kendra-cloudwatch-policy.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
Ganti *aws-region* dengan AWS wilayah Anda, dan *aws-account-id* dengan ID AWS akun 12 digit Anda.
1. Untuk membuat kebijakan IAM untuk mengakses CloudWatch Log, gunakan perintah [create-policy](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
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-cloudwatch-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-cloudwatch-policy \
--policy-document file://path/kendra-cloudwatch-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-cloudwatch-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name kendra-cloudwatch-policy ^
--policy-document file://path/kendra-cloudwatch-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-cloudwatch-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
1. Salin Nama Sumber Daya Amazon (ARN) ke editor teks Anda dan simpan secara lokal sebagai. `kendra-cloudwatch-arn`
**catatan**
ARN memiliki format yang mirip dengan. *arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-cloudwatch-policy* Anda memerlukan ARN yang Anda simpan `kendra-cloudwatch-arn` untuk melampirkan ke peran IAM Anda. `kendra-cloudwatch-policy`
1. Untuk melampirkan `kendra-cloudwatch-policy` ke peran IAM Anda, gunakan [attach-role-policy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/iam/attach-role-policy.html)perintah:
------
#### [ Linux ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-cloudwatch-arn`.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-cloudwatch-arn`.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name kendra-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-cloudwatch-arn`.
------
1. Untuk membuat indeks, gunakan perintah [create-index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/create-index.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra create-index \
--name kendra-index \
--edition DEVELOPER_EDITION \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra create-index \
--name kendra-index \
--edition DEVELOPER_EDITION \
--role-arn role-arn \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra create-index ^
--name kendra-index ^
--edition DEVELOPER_EDITION ^
--role-arn role-arn ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Salin indeks `Id` dan simpan dalam editor teks sebagai`kendra-index-id`. `Id`Ini membantu Anda melacak status pembuatan indeks Anda.
1. Untuk melacak kemajuan pekerjaan pembuatan indeks Anda, gunakan [perintah deskripsi-indeks](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-index.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-index ^
--id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
Proses pembuatan indeks rata-rata memakan waktu 15 menit, tetapi bisa memakan waktu lebih lama. Ketika status indeks aktif, indeks Anda siap digunakan. Saat indeks Anda sedang dibuat, Anda dapat memulai langkah berikutnya.
Jika Anda menggunakan langkah ini, Anda membuat dan melampirkan kebijakan IAM ke peran IAM Amazon Kendra Anda yang memberikan izin indeks untuk mengakses bucket S3 Anda. AWS CLI
## Memperbarui peran IAM untuk akses Amazon S3
Saat indeks sedang dibuat, Anda memperbarui peran IAM Amazon Kendra Anda untuk memungkinkan indeks yang Anda buat membaca data dari bucket Amazon S3 Anda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Peran akses IAM untuk Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/iam-roles.html).
### Untuk memperbarui peran IAM Anda (Konsol)
1. Buka konsol IAM di [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Peran** dan masukkan kotak **Pencarian **kendra-role**** di atas **Nama peran**.
1. Dari opsi yang disarankan, klik`kendra-role`.
1. Dalam **Ringkasan**, pilih **Lampirkan kebijakan**.
1. Di **Lampirkan izin**, di kotak **Pencarian**, masukkan **S3** dan pilih kotak centang di sebelah ReadOnlyAccess kebijakan **AmazonS3** dari opsi yang disarankan.
1. Pilih **Lampirkan kebijakan**. Pada halaman **Ringkasan**, Anda sekarang akan melihat dua kebijakan yang dilampirkan pada peran IAM.
1. Kembali ke konsol Amazon Kendra di [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)dan tunggu status indeks Anda berubah dari **Membuat** ke **Aktif** sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.
### Untuk memperbarui peran IAM Anda ()AWS CLI
1. Simpan teks berikut dalam file JSON yang disebut `kendra-S3-access-policy.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
Ganti amzn-s3-demo-bucket dengan nama bucket S3 Anda, dengan AWS wilayah Anda, *aws-region* dengan 12 AWS digit ID akun Anda, dan *aws-account-id* dengan yang Anda simpan. *kendra-index-id* `kendra-index-id`
1. Untuk membuat kebijakan IAM untuk mengakses bucket S3 Anda, gunakan perintah [create-policy](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
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam create-policy \
--policy-name kendra-S3-access-policy \
--policy-document file://path/kendra-S3-access-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam create-policy ^
--policy-name kendra-S3-access-policy ^
--policy-document file://path/kendra-S3-access-policy.json
```
Di mana:
+ *path/*adalah jalur file ke `kendra-S3-access-policy.json` perangkat lokal Anda.
------
1. Salin Nama Sumber Daya Amazon (ARN) ke editor teks Anda dan simpan secara lokal sebagai. `kendra-S3-access-arn`
**catatan**
ARN memiliki format yang mirip dengan. *arn:aws:iam::123456789012:role/kendra-S3-access-policy* Anda memerlukan ARN yang Anda simpan `kendra-S3-access-arn` untuk melampirkan ke peran IAM Anda. `kendra-S3-access-policy`
1. Untuk melampirkan `kendra-S3-access-policy` ke peran IAM Amazon Kendra Anda, gunakan perintah: [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
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-S3-access-arn`.
------
#### [ macOS ]
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn policy-arn \
--role-name kendra-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-S3-access-arn`.
------
#### [ Windows ]
```
aws iam attach-role-policy ^
--policy-arn policy-arn ^
--role-name kendra-role
```
Di mana:
+ *policy-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-S3-access-arn`.
------
## Membuat bidang indeks pencarian kustom Amazon Kendra
Untuk mempersiapkan Amazon Kendra untuk mengenali metadata Anda sebagai atribut dokumen kustom, Anda membuat bidang kustom yang sesuai dengan jenis entitas Amazon Comprehend. Anda memasukkan sembilan jenis entitas Amazon Comprehend berikut sebagai bidang khusus:
+ BARANG\$1KOMERSIAL
+ DATE
+ ACARA
+ LOKASI
+ ORGANISASI
+ LAINNYA
+ PRIBADI
+ KUANTITAS
+ JUDUL
**penting**
Jenis entitas yang salah eja tidak akan dikenali oleh indeks.
### Untuk membuat bidang khusus untuk indeks Amazon Kendra Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
1. Dari daftar **Indeks**, klik`kendra-index`.
1. Dari panel navigasi kiri, di bawah **Manajemen data**, pilih **Definisi aspek**.
1. Dari menu **Bidang indeks**, pilih **Tambah bidang**.
1. Dalam kotak dialog **Add index field**, lakukan hal berikut:
1. Di **Nama bidang**, masukkan**COMMERCIAL\$1ITEM**.
1. Di **Tipe data**, pilih **Daftar string**.
1. **Di **Usage types**, pilih **Facetable, Searchable****, dan **Displayable****, lalu pilih Add.**
1. Ulangi langkah a hingga c untuk setiap jenis entitas Amazon Comprehend: COMMERCIAL\$1ITEM, DATE, EVENT, LOCATION, ORGANIZATION, OTHER, PERSON, QUANTITY, TITLE.
Konsol menampilkan pesan penambahan bidang yang berhasil. Anda dapat memilih untuk menutupnya sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.
### Untuk membuat bidang khusus untuk indeks Amazon Kendra Anda ()AWS CLI
1. Simpan teks berikut sebagai file JSON yang dipanggil `custom-attributes.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
```
[
{
"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. Untuk membuat bidang kustom dalam indeks Anda, gunakan perintah [update-index](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/update-index.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra update-index \
--id kendra-index-id \
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `custom-attributes.json` perangkat lokal Anda,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra update-index \
--id kendra-index-id \
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `custom-attributes.json` perangkat lokal Anda,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra update-index ^
--id kendra-index-id ^
--document-metadata-configuration-updates file://path/custom-attributes.json ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `custom-attributes.json` perangkat lokal Anda,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Untuk memverifikasi bahwa atribut kustom telah ditambahkan ke indeks Anda, gunakan [perintah deskripsi-indeks](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-index.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-index \
--id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-index ^
--id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
## Menambahkan bucket Amazon S3 sebagai sumber data untuk indeks
Sebelum Anda dapat menyinkronkan indeks Anda, Anda harus menghubungkan sumber data S3 Anda ke sana.
### Untuk menghubungkan bucket S3 ke indeks Amazon Kendra Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
1. Dari daftar **Indeks**, klik`kendra-index`.
1. Dari menu navigasi kiri, di bawah **Manajemen data**, pilih **Sumber data**.
1. Di bawah bagian **Pilih jenis konektor sumber data**, navigasikan ke **Amazon S3**, dan pilih **Tambah** konektor.
1. Dalam halaman **Tentukan detail sumber data**, lakukan hal berikut:
1. Di bawah **Nama dan deskripsi**, untuk **nama sumber data**, masukkan**S3-data-source**.
1. Biarkan bagian **Deskripsi** tetap kosong.
1. Simpan pengaturan default untuk **Tag**.
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Pada halaman **Konfigurasi pengaturan sinkronisasi**, di bagian **Lingkup sinkronisasi**, lakukan hal berikut:
1. Di **Masukkan lokasi sumber data**, pilih **Jelajahi S3**.
1. Di **Pilih sumber daya**, pilih bucket S3 Anda, lalu pilih **Pilih**.
1. **Di **lokasi folder awalan file Metadata**, pilih Jelajahi S3.**
1. Di **Pilih sumber daya**, klik nama bucket Anda dari daftar bucket.
1. Untuk **Objek**, pilih kotak opsi untuk `metadata` dan pilih **Pilih**. Bidang lokasi sekarang harus mengatakan`metadata/`.
1. Simpan pengaturan default untuk **lokasi file konfigurasi daftar kontrol akses**, **Pilih kunci dekripsi**, dan Konfigurasi **tambahan**.
1. Untuk **peran IAM**, pada halaman **Konfigurasi pengaturan sinkronisasi**, pilih`kendra-role`.
1. Pada halaman **Konfigurasi pengaturan sinkronisasi**, di bawah **Sinkronkan jadwal berjalan**, untuk **Frekuensi**, pilih **Jalankan sesuai permintaan** dan kemudian pilih **Berikutnya**.
1. Pada halaman **Tinjau dan buat**, tinjau pilihan Anda untuk detail sumber data dan pilih **Tambahkan sumber data**.
### Untuk menghubungkan bucket S3 ke indeks Amazon Kendra Anda ()AWS CLI
1. Simpan teks berikut sebagai file JSON yang dipanggil `S3-data-connector.json` dalam editor teks di perangkat lokal Anda.
```
{
"S3Configuration":{
"BucketName":"amzn-s3-demo-bucket",
"DocumentsMetadataConfiguration":{
"S3Prefix":"metadata"
}
}
}
```
Ganti amzn-s3-demo-bucket dengan nama bucket S3 Anda.
1. Untuk menghubungkan bucket S3 Anda ke indeks Anda, gunakan [create-data-source](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/create-data-source.html)perintah:
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `S3-data-connector.json` perangkat lokal Anda,
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `S3-data-connector.json` perangkat lokal Anda,
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *path/*adalah jalur file ke `S3-data-connector.json` perangkat lokal Anda,
+ *role-arn*adalah Anda diselamatkan`kendra-role-arn`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Salin konektor `Id` dan simpan di editor teks sebagai`S3-connector-id`. `Id`Ini membantu Anda melacak status proses koneksi data.
1. Untuk memastikan bahwa sumber data S3 Anda berhasil terhubung, gunakan [describe-data-source](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/describe-data-source.html)perintah:
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra describe-data-source \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra describe-data-source \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra describe-data-source ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
Di akhir langkah ini, sumber data Amazon S3 Anda terhubung ke indeks.
## Menyinkronkan indeks Amazon Kendra
Dengan sumber data Amazon S3 ditambahkan, Anda sekarang menyinkronkan indeks Amazon Kendra Anda ke sana.
### Untuk menyinkronkan indeks Amazon Kendra Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
1. Dari daftar **Indeks**, klik`kendra-index`.
1. Dari menu navigasi kiri, pilih **Sumber data**.
1. Dari **sumber data**, pilih`S3-data-source`.
1. Dari bilah navigasi atas, pilih **Sinkronkan sekarang**.
### Untuk menyinkronkan indeks Amazon Kendra Anda ()AWS CLI
1. Untuk menyinkronkan indeks Anda, gunakan perintah [start-data-source-sync-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/start-data-source-sync-job.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra start-data-source-sync-job ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
1. Untuk memeriksa status sinkronisasi indeks, gunakan perintah [list-data-source-sync-jobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/list-data-source-sync-jobs.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs \
--id S3-connector-id \
--index-id kendra-index-id \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra list-data-source-sync-jobs ^
--id S3-connector-id ^
--index-id kendra-index-id ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *S3-connector-id*adalah Anda diselamatkan`S3-connector-id`,
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
Di akhir langkah ini, Anda telah membuat indeks Amazon Kendra yang dapat dicari dan difilter untuk kumpulan data Anda.
# Langkah 5: Menanyakan indeks Amazon Kendra
Indeks Amazon Kendra Anda sekarang siap untuk kueri bahasa alami. Saat Anda mencari indeks Anda, Amazon Kendra menggunakan semua data dan metadata yang Anda berikan untuk mengembalikan jawaban paling akurat untuk kueri penelusuran Anda.
Ada tiga jenis pertanyaan yang dapat dijawab Amazon Kendra:
+ Pertanyaan factoid (pertanyaan “siapa”, “apa”, “kapan”, atau “di mana”)
+ Pertanyaan deskriptif (pertanyaan “bagaimana”)
+ Pencarian kata kunci (pertanyaan yang maksud dan cakupannya tidak jelas)
**Topics**
+ [Menanyakan indeks Amazon Kendra Anda](#tutorial-search-metadata-query-kendra-basic)
+ [Memfilter hasil pencarian Anda](#tutorial-search-metadata-query-kendra-filters)
## Menanyakan indeks Amazon Kendra Anda
Anda dapat menanyakan indeks Amazon Kendra Anda menggunakan pertanyaan yang sesuai dengan tiga jenis kueri yang didukung Amazon Kendra. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pertanyaan.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/searching-example.html)
Contoh pertanyaan di bagian ini telah dipilih berdasarkan kumpulan data sampel.
### Untuk menanyakan indeks Amazon Kendra Anda (Konsol)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
1. Dari daftar **Indeks**, klik`kendra-index`.
1. Dari menu navigasi kiri, pilih opsi untuk mencari indeks Anda.
1. Untuk menjalankan contoh kueri factoid, masukkan **Who is Lewis Hamilton?** di kotak pencarian dan tekan enter.
Hasil pertama yang dikembalikan adalah jawaban yang disarankan Amazon Kendra, bersama dengan file data yang berisi jawabannya. Sisa hasil membentuk kumpulan dokumen yang direkomendasikan.
![\[Search interface showing query "Who is Lewis Hamilton?" with Formula One driver information results.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/kendra/latest/dg/images/tutorial-query1.png)
1. Untuk menjalankan kueri deskriptif, masukkan **How does Formula One work?** di kotak pencarian dan tekan enter.
Anda akan melihat hasil lain yang dikembalikan oleh konsol Amazon Kendra, kali ini dengan frasa yang relevan disorot.
![\[Search results for "How does Formula One work?" showing snippets about the racing series.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/kendra/latest/dg/images/tutorial-query2.png)
1. Untuk menjalankan pencarian kata kunci, masukkan **Formula One** di kotak pencarian dan tekan enter.
Anda akan melihat hasil lain yang dikembalikan oleh konsol Amazon Kendra, diikuti oleh hasil untuk semua penyebutan frasa lainnya dalam kumpulan data.
![\[Search results for "Formula One" showing Amazon Kendra suggested answers with article snippets.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/kendra/latest/dg/images/tutorial-query3.png)
### Untuk menanyakan indeks Amazon Kendra Anda ()AWS CLI
1. Untuk menjalankan contoh kueri factoid, gunakan perintah [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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Who is Lewis Hamilton?" \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Who is Lewis Hamilton?" ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
AWS CLI Menampilkan hasil query Anda.
1. Untuk menjalankan contoh kueri deskriptif, gunakan perintah [query](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "How does Formula One work?" \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "How does Formula One work?" \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "How does Formula One work?" ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
AWS CLI Menampilkan hasil untuk query Anda.
1. Untuk menjalankan pencarian kata kunci sampel, gunakan perintah [query](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/kendra/query.html):
------
#### [ Linux ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Formula One" \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Formula One" \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Formula One" ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
AWS CLI Menampilkan jawaban yang dikembalikan untuk kueri Anda.
## Memfilter hasil pencarian Anda
Anda dapat memfilter dan mengurutkan hasil pencarian menggunakan atribut dokumen khusus di konsol Amazon Kendra. [Untuk informasi selengkapnya tentang cara Amazon Kendra memproses kueri, lihat Memfilter kueri.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html)
### Untuk memfilter hasil pencarian Anda (Console)
1. Buka konsol Amazon Kendra di. [https://console.aws.amazon.com/kendra/](https://console.aws.amazon.com/kendra/)
1. Dari daftar **Indeks**, klik`kendra-index`.
1. Dari menu navigasi kiri, pilih opsi untuk mencari indeks Anda.
1. Di kotak pencarian, masukkan **Soccer matches** sebagai kueri dan tekan enter.
1. Dari menu navigasi kiri, pilih **Filter hasil pencarian** untuk melihat daftar aspek yang dapat Anda gunakan untuk memfilter pencarian Anda.
1. Pilih kotak centang untuk “Liga Champions” di bawah subjudul **EVENT**, untuk melihat hasil pencarian Anda difilter hanya oleh hasil yang berisi “Liga Champions”.
![\[Search interface for soccer matches with filters and Amazon Kendra suggested answers.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/kendra/latest/dg/images/tutorial-filter.png)
### Untuk memfilter hasil pencarian Anda (AWS CLI)
1. Untuk melihat entitas dari jenis tertentu (seperti`EVENT`) yang tersedia untuk pencarian, gunakan perintah [query](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" \
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ macOS ]
```
aws kendra query \
--index-id kendra-index-id \
--query-text "Soccer matches" \
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' \
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ Windows ]
```
aws kendra query ^
--index-id kendra-index-id ^
--query-text "Soccer matches" ^
--facets '[{"DocumentAttributeKey":"EVENT"}]' ^
--region aws-region
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
AWS CLI Menampilkan hasil pencarian. Untuk mendapatkan daftar aspek tipe`EVENT`, navigasikan ke bagian "FacetResults" dari AWS CLI output untuk melihat daftar aspek yang dapat difilter dengan hitungannya. Misalnya, salah satu aspeknya adalah “Liga Champions”.
**catatan**
Sebagai gantinya`EVENT`, Anda dapat memilih salah satu bidang indeks yang Anda buat [Membuat indeks Amazon Kendra](tutorial-search-metadata-create-index-ingest.md#tutorial-search-metadata-create-index) untuk `DocumentAttributeKey` nilainya.
1. Untuk menjalankan pencarian yang sama tetapi memfilter hanya berdasarkan hasil yang berisi “Liga Champions”, gunakan perintah [kueri](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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
#### [ 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
```
Di mana:
+ *kendra-index-id*adalah Anda diselamatkan`kendra-index-id`,
+ *aws-region*adalah AWS wilayah Anda.
------
AWS CLI Menampilkan hasil pencarian yang difilter.
# Langkah 6: Membersihkan
## Membersihkan file Anda
Untuk menghentikan biaya di AWS akun Anda setelah Anda menyelesaikan tutorial ini, Anda dapat mengambil langkah-langkah berikut:
1. **Hapus bucket Amazon S3 Anda**
Untuk informasi tentang menghapus bucket, lihat [Menghapus](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/delete-bucket.html) bucket.
1. **Hapus indeks Amazon Kendra Anda**
Untuk informasi tentang menghapus indeks Amazon Kendra, [lihat Menghapus](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/delete-index.html) indeks.
1. **Hapus `converter.py`**
+ **Untuk Konsol:** Buka [AWS CloudShell](https://console.aws.amazon.com/cloudshell/), dan pastikan wilayah disetel ke AWS wilayah Anda. Setelah shell bash dimuat, ketik perintah berikut ke lingkungan dan tekan enter.
```
rm converter.py
```
+ **Untuk AWS CLI:** Jalankan perintah berikut pada jendela terminal.
------
#### [ Linux ]
```
rm file/converter.py
```
Di mana:
+ *file/*adalah jalur file ke `converter.py` perangkat lokal Anda.
------
#### [ macOS ]
```
rm file/converter.py
```
Di mana:
+ *file/*adalah jalur file ke `converter.py` perangkat lokal Anda.
------
#### [ Windows ]
```
rm file/converter.py
```
Di mana:
+ *file/*adalah jalur file ke `converter.py` perangkat lokal Anda.
------
## Pelajari selengkapnya
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang mengintegrasikan Amazon Kendra ke dalam alur kerja Anda, Anda dapat melihat posting blog berikut:
+ [Penandaan metadata konten untuk pencarian yang disempurnakan](https://comprehend-immersionday.workshop.aws/lab8.html)
+ [Bangun solusi pencarian cerdas dengan pengayaan konten otomatis](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-intelligent-search-solution-with-automated-content-enrichment/)
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Amazon Comprehend, Anda dapat melihat Panduan Pengembang [https://docs.aws.amazon.com/comprehend/index.html](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/index.html) Comprehend.