기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 인덱스에 사용자 지정 동의어 추가 인덱스에 사용자 지정 동의어를 추가하려면 동의어를 사전 파일에 지정합니다. 동의어를 Amazon Kendra 사용하여에 비즈니스별 또는 특수 용어를 포함할 수 있습니다. 와 같은 일반 영어 동의어`leader, head`는에 내장되어 Amazon Kendra 있으며 하이픈을 사용하는 일반 동의어를 포함하여 사전 파일에 포함해서는 안 됩니다. Amazon Kendra 는 응답 유형 및 `QUESTION_ANSWER` 또는 `ANSWER` 응답 유형을 포함하는 모든 `DOCUMENT` 응답 유형에 대한 동의어를 지원합니다. Amazon Kendra 현재는 중지어로 플래그가 지정된 동의어 추가를 지원하지 않습니다. 향후 릴리스에 포함될 예정입니다. Amazon Kendra 는 동의어 간에 상관관계를 생성합니다. 예를 들어 동의어 페어를 사용하면 Dynamo가와 `Dynamo, Amazon DynamoDB` Amazon Kendra 상호 연관됩니다 Amazon DynamoDB. “dynamo란 무엇인가?”라는 쿼리 그런 다음는 "What is Amazon DynamoDB?"와 같은 문서를 반환합니다. 동의어를 사용하면 상관관계를 더 쉽게 선택할 Amazon Kendra 수 있습니다. 사전 파일은 Amazon S3 버킷에 저장된 텍스트 파일입니다. [인덱스에 사전 추가](index-synonyms-adding-thesaurus-file.md)을(를) 참조하세요. 사전 파일은 [Solr 동의어 형식을](https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/filter-descriptions.html#FilterDescriptions-SynonymGraphFilter) 사용합니다. Amazon Kendra 에는 인덱스당 사전 수에 대한 제한이 있습니다. [할당량](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/quotas.html)을 참조하세요. 다음과 같은 상황에서 동의어가 유용할 수 있습니다. + `NLP, Natural Language Processing` 같이 전통적인 영어 동의어가 아닌 특수 용어. + 복잡한 의미적 연관성을 지닌 고유 명사. 이러한 명사는 일반 대중이 이해하기 어려운 명사입니다. 예를 들어 기계 학습에서는 이러한 명사들을 이해할 수 없습니다. `cost, loss, model performance` + 다양한 형태의 제품 이름, 예: `Elastic Compute Cloud, EC2`. + 도메인별 또는 비즈니스별 용어, 예: 제품 이름. 예를 들어 `Route53, DNS`입니다. 다음과 같은 시나리오에서는 동의어를 사용하지 마세요. + 일반적인 영어 동의어, 예: `leader, head`. 이러한 동의어는 특정 도메인에만 국한되지 않으므로 이러한 시나리오에서 동의어를 사용하면 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. + 다음과 같은 서체 오류, `teh => the`. + 명사의 복수형과 소유격, 형용사의 비교형과 최상위형, 동사의 과거형, 과거분사, 진행형 동사와 같은 형태학적 변형. 비교 형용사와 최상위 형용사의 한 예는 다음과 같습니다. `good, better, best`. + 유니그램(한 단어)은 `WHO` 같은 단어를 뜻합니다. 유니그램 불용어는 사전에서 허용되지 않으며 검색에서 제외됩니다. 예를 들어, `WHO => World Health Organization`은 거부됩니다. 그러나 `W.H.O.`는 동의어 용어로 사용할 수 있으며, 불용어는 여러 단어로 된 동의어의 일부로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, `of`는 허용되지 않지만 `United States of America`는 허용됩니다. 사용자 지정 동의어를 사용하면 비즈니스별 동의어를 포함하도록 쿼리를 확장하여 비즈니스별 용어에 Amazon Kendra대한 이해를 쉽게 개선할 수 있습니다. 동의어를 사용하면 검색 정확도가 향상될 수 있지만 이에 맞게 최적화하려면 동의어가 대기 시간에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다. 동의어에 대한 일반적인 규칙은 쿼리에서 동의어와 일치하고 확장되는 용어가 많을수록 지연 시간에 미치는 영향이 커진다는 것입니다. 지연 시간에 영향을 미치는 다른 요인으로는 인덱싱된 문서의 평균 크기, 인덱스 크기, 검색 결과에 대한 필터링, Amazon Kendra 인덱스의 전체 로드 등이 있습니다. 어떤 동의어와도 일치하지 않는 쿼리는 영향을 받지 않습니다. 동의어가 지연 시간에 미치는 영향에 대한 일반 지침: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kendra/latest/dg/index-synonyms.html) \$1*성능은 인덱스의 특정 동의어 사용 및 구성에 따라 달라집니다. 특정 사용 사례에 맞는 더 정확한 벤치마크를 얻으려면 검색 성능을 테스트하는 것이 가장 좋습니다.* 사전이 크고 용어 확장률이 높으며 지연 시간 증가가 허용 범위 내에 있지 않은 경우 다음 중 하나 또는 두 가지를 모두 시도해 볼 수 있습니다. + 사전을 다듬어 확장률(용어당 동의어 수)을 줄이세요. + 용어의 전체 적용 범위(사전의 줄 수)를 줄이세요. 또는 프로비저닝 용량(가상 스토리지 단위)을 늘려 지연 시간 증가를 상쇄할 수 있습니다. **Topics** + [사전 파일 생성](index-synonyms-creating-thesaurus-file.md) + [인덱스에 사전 추가](index-synonyms-adding-thesaurus-file.md) + [사전 업데이트](index-synonyms-update.md) + [사전 삭제](index-synonyms-delete.md) + [검색 결과에 강조 표시하기](index-synonyms-enabling-synonyms-in-results.md) # 사전 파일 생성 Amazon Kendra 사전 파일은 Solr 동의어 목록 형식의 동의어 목록이 포함된 UTF-8-encoded 파일입니다. 사전 파일은 5MB 미만이어야 합니다. 동의어 매핑을 지정하는 방법에는 두 가지가 있습니다. + *양방향 동의어*는 쉼표로 구분된 용어 목록으로 지정됩니다. 사용자가 용어를 쿼리하면 목록의 모든 용어가 원래 쿼리된 용어가 포함된 문서를 검색하는 데 사용됩니다. + *단방향 동의어*는 용어를 해당 동의어에 매핑하기 위해 기호 “=>”로 구분된 용어로 지정됩니다. 사용자가 기호 “=>” 왼쪽에 있는 용어를 쿼리하면 오른쪽에 있는 용어에 매핑되어 동의어를 사용하여 문서를 검색합니다. 반대로 매핑되지 않으므로 단방향입니다. 동의어 자체는 대소문자를 구분하지만 매핑되는 용어는 대소문자를 구분하지 않습니다. 예를 들어, `ML => Machine Learning`은 사용자가 “ML” 또는 “ml”을 쿼리하거나 다른 대/소문자를 사용하는 경우 “Machine Learning”에 매핑된다는 의미입니다. 반대로 `Machine Learning => ML`과 같이 매핑하면 “Machine Learning” 또는 “machine learning” 또는 다른 대소문자는 “ML”에 매핑됩니다. 동의어는 특수 문자를 포함한 정확한 일치 항목을 검색하지 않습니다. 예를 들어 "dead-letter-queue"를 검색하면는 "dead letter queue"(하이픈 없음)와 일치하는 문서를 반환할 Amazon Kendra 수 있습니다. 문서에 "dead-letter-queue"와 같은 하이픈이 포함된 경우는 검색 중에 문서를 Amazon Kendra 처리하여 하이픈을 제거합니다. 에 내장되어 Amazon Kendra 있고 사전 파일에 포함해서는 안 되는 일반적인 영어 동의어 용어의 경우는 용어의 하이픈 버전과 용어의 비하이픈 버전을 모두 검색할 Amazon Kendra 수 있습니다. 예를 들어 "타사" 및 "타사"를 검색하면는 해당 조건의 두 버전과 일치하는 문서를 Amazon Kendra 반환합니다. 스톱워드 또는 일반적으로 사용되는 단어가 포함된 동의어의 경우는 스톱워드를 포함한 용어와 일치하는 문서를 Amazon Kendra 반환합니다. 예를 들어, 'on boarding' 및 'onboarding'을 매핑하는 동의어 규칙을 생성할 수 있습니다. 동의어에는 중지 단어만 사용할 수 없습니다. 예를 들어 "on"을 검색하는 경우는 "on"이 포함된 모든 문서를 반환 Amazon Kendra 할 수 없습니다. 일부 동의어 규칙은 무시됩니다. 예를 들어, `a => b`는 규칙이지만 `a => a`는 무시되며 규칙으로 간주되지 않습니다. 용어 수는 사전 파일에 있는 고유한 용어 수입니다. 아래 예제 파일에는 `AWS CodeStar`, `ML`, `Machine Learning`, `autoscaling group`, `ASG` 등의 용어가 포함되어 있습니다. 사전당 최대 동의어 규칙 수와 용어당 최대 동의어 수가 있습니다. 자세한 내용은 [에 대한 할당량 Amazon Kendra](quotas.md) 단원을 참조하십시오. 다음 예제에서는 동의어 규칙이 있는 사전 파일을 보여줍니다. 각 줄에는 단일 동의어 규칙이 포함되어 있습니다. 빈 줄과 주석은 무시됩니다. ``` # Lines starting with pound are comments and blank lines are ignored. # Synonym relationships can be defined as unidirectional or bidirectional relationships. # Unidirection relationships are represented by any term sequence # on the left hand side (LHS) of "=>" followed by synonyms on the right hand side (RHS) CodeStar => AWS CodeStar # This will map CodeStar to AWS CodeStar, but not vice-versa # To map terms vice versa ML => Machine Learning Machine Learning => ML # Multiple synonym relationships may be defined in one line as well by comma seperation. autoscaling group, ASG => Auto Scaling group, autoscaling # The above is equivalent to: # autoscaling group => Auto Scaling group, autoscaling # ASG => Auto Scaling group, autoscaling # Bi-directional synonyms are comma separated terms with no "=>" DNS, Route53, Route 53 # DNS, Route53, and Route 53 map to one another and are interchangeable at match time # The above is equivalent to: # DNS => Route53, Route 53 # Route53 => DNS, Route 53 # Route 53 => DNS, Route53 # Overlapping LHS terms will be merged Beta => Alpha Beta => Gamma Beta, Delta # is equivalent to: # Beta => Alpha, Gamma, Delta # Delta => Beta # Each line contains a single synonym rule. # Synonym rule count is the total number of lines defining synonym relationships # Term count is the total number of unique terms for all rules. # Comments and blanks lines do not count. ``` # 인덱스에 사전 추가 다음 절차는 인덱스에 동의어가 포함된 사전 파일을 추가하는 방법을 보여줍니다. 업데이트된 사전 파일의 효과를 확인하는 데 최대 30분이 소요될 수 있습니다. 사전 파일에 대한 자세한 내용은 [사전 파일 생성](index-synonyms-creating-thesaurus-file.md)를 참조하세요. ------ #### [ Console ] **사전을 추가하려면** 1. 왼쪽 탐색 창의 동의어 목록을 추가할 인덱스 아래에서, 사전, **동의어**를 선택합니다. 1. **동의어** 페이지에서 **사전 추가**를 선택합니다. 1. **사전 정의**에서 사전의 이름과 선택적 설명을 입력합니다. 1. **사전 설정**에서 사전 파일의 Amazon S3 경로를 제공합니다. 파일은 5MB보다 작아야 합니다. 1. **IAM 역할**에서 역할을 선택하거나 **새 역할 생성을** 선택하고 역할 이름을 지정하여 새 역할을 생성합니다.이 역할을 Amazon Kendra 사용하여 사용자를 대신하여 Amazon S3 리소스에 액세스합니다. IAM 역할에는 “AmazonKendra-”라는 접두사가 붙습니다. 1. **저장**을 선택하여 구성을 저장하고 사전을 추가합니다. 사전이 수집되면 해당 사전이 활성화되고 동의어가 결과에 강조 표시됩니다. 사전 파일의 효과를 확인하는 데 최대 30분이 소요될 수 있습니다. ------ #### [ CLI ] 를 사용하여 인덱스에 테사루스를 추가하려면를 AWS CLI호출합니다`create-thesaurus`. ``` aws kendra create-thesaurus \ --index-id index-id \ --name "thesaurus-name" \ --description "thesaurus-description" \ --source-s3-path "Bucket=bucket-name,Key=thesaurus/synonyms.txt" \ --role-arn role-arn ``` `list-thesauri`를 호출하면 사전 목록을 볼 수 있습니다. ``` aws kendra list-thesauri \ --index-id index-id ``` 사전의 세부 정보를 보려면 다음을 호출합니다. `describe-thesaurus` ``` aws kendra describe-thesaurus \ --index-id index-id \ --index-id thesaurus-id ``` 사전 파일의 효과를 확인하는 데 최대 30분이 소요될 수 있습니다. ------ #### [ Python ] ``` import boto3 from botocore.exceptions import ClientError import pprint import time kendra = boto3.client("kendra") print("Create a thesaurus") thesaurus_name = "thesaurus-name" thesaurus_description = "thesaurus-description" thesaurus_role_arn = "role-arn" index_id = "index-id" s3_bucket_name = "bucket-name" s3_key = "thesaurus-file" source_s3_path= { 'Bucket': s3_bucket_name, 'Key': s3_key } try: thesaurus_response = kendra.create_thesaurus( Description = thesaurus_description, Name = thesaurus_name, RoleArn = thesaurus_role_arn, IndexId = index_id, SourceS3Path = source_s3_path ) pprint.pprint(thesaurus_response) thesaurus_id = thesaurus_response["Id"] print("Wait for Kendra to create the thesaurus.") while True: # Get thesaurus description thesaurus_description = kendra.describe_thesaurus( Id = thesaurus_id, IndexId = index_id ) # If status is not CREATING quit status = thesaurus_description["Status"] print("Creating thesaurus. Status: " + status) if status != "CREATING": break time.sleep(60) except ClientError as e: print("%s" % e) print("Program ends.") ``` ------ #### [ Java ] ``` package com.amazonaws.kendra; import software.amazon.awssdk.services.kendra.KendraClient; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.CreateThesaurusRequest; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.CreateThesaurusResponse; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.DescribeThesaurusRequest; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.DescribeThesaurusResponse; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.S3Path; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.ThesaurusStatus; public class CreateThesaurusExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { KendraClient kendra = KendraClient.builder().build(); String thesaurusName = "thesaurus-name"; String thesaurusDescription = "thesaurus-description"; String thesaurusRoleArn = "role-arn"; String s3BucketName = "bucket-name"; String s3Key = "thesaurus-file"; String indexId = "index-id"; System.out.println(String.format("Creating a thesaurus named %s", thesaurusName)); CreateThesaurusRequest createThesaurusRequest = CreateThesaurusRequest .builder() .name(thesaurusName) .indexId(indexId) .description(thesaurusDescription) .roleArn(thesaurusRoleArn) .sourceS3Path(S3Path.builder() .bucket(s3BucketName) .key(s3Key) .build()) .build(); CreateThesaurusResponse createThesaurusResponse = kendra.createThesaurus(createThesaurusRequest); System.out.println(String.format("Thesaurus response %s", createThesaurusResponse)); String thesaurusId = createThesaurusResponse.id(); System.out.println(String.format("Waiting until the thesaurus with ID %s is created.", thesaurusId)); while (true) { DescribeThesaurusRequest describeThesaurusRequest = DescribeThesaurusRequest.builder() .id(thesaurusId) .indexId(indexId) .build(); DescribeThesaurusResponse describeThesaurusResponse = kendra.describeThesaurus(describeThesaurusRequest); ThesaurusStatus status = describeThesaurusResponse.status(); if (status != ThesaurusStatus.CREATING) { break; } TimeUnit.SECONDS.sleep(60); } System.out.println("Thesaurus creation is complete."); } } ``` ------ # 사전 업데이트 사전이 생성된 이후 구성을 변경할 수 있습니다. 사전 이름 및 IAM 정보와 같은 세부 정보를 변경할 수 있습니다. 또한 사전 파일 Amazon S3 경로의 위치를 변경할 수 있습니다. 사전 파일의 경로를 변경하면 Amazon Kendra 가 기존 사전을 업데이트된 경로에 지정된 사전으로 대체합니다. 업데이트된 사전 파일의 효과를 확인하는 데 최대 30분이 소요될 수 있습니다. **참고** 사전 파일에 검증 또는 구문 오류가 있는 경우 이전에 업로드한 사전 파일이 보존됩니다. 다음 절차는 사전 세부 정보를 수정하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Console ] **사전 세부 정보를 수정하는 방법** 1. 왼쪽 탐색 창의 수정할 인덱스에서 **동의어**를 선택합니다. 1. **동의어** 페이지에서 수정하려는 사전을 선택한 다음 **편집**을 선택합니다. 1. **사전 업데이트** 페이지에서 사전 세부 정보를 업데이트합니다. 1. (선택 사항) **사전 파일 경로 변경을** 선택한 다음 새 사전 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. 기존 사전 파일은 지정한 파일로 대체됩니다. 경로를 변경하지 않으면가 기존 경로에서 사전을 Amazon Kendra 다시 로드합니다. **현재 사전 파일 유지를** 선택하면가 사전 파일을 다시 로드하지 Amazon Kendra 않습니다. 1. **저장**을 선택하여 구성을 저장합니다. 기존 사전 경로에서 사전을 다시 로드할 수도 있습니다. **기존 경로에서 사전을 다시 로드하려면** 1. 왼쪽 탐색 창의 수정할 인덱스에서 **동의어**를 선택합니다. 1. **동의어** 페이지에서 다시 로드하려는 사전을 선택한 다음 **새로 고침**을 선택합니다. 1. **사전 파일 다시 로드** 페이지에서 사전 파일을 새로 고칠지 확인합니다. ------ #### [ CLI ] 사전을 업데이트하려면 다음을 호출하세요. `update-thesaurus` ``` aws kendra update-thesaurus \ --index-id index-id \ --name "thesaurus-name" \ --description "thesaurus-description" \ --source-s3-path "Bucket=bucket-name,Key=thesaurus/synonyms.txt" \ --role-arn role-arn ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 from botocore.exceptions import ClientError import pprint import time kendra = boto3.client("kendra") print("Update a thesaurus") thesaurus_name = "thesaurus-name" thesaurus_description = "thesaurus-description" thesaurus_role_arn = "role-arn" thesaurus_id = "thesaurus-id" index_id = "index-id" s3_bucket_name = "bucket-name" s3_key = "thesaurus-file" source_s3_path= { 'Bucket': s3_bucket_name, 'Key': s3_key } try: kendra.update_thesaurus( Id = thesaurus_id, IndexId = index_id, Description = thesaurus_description, Name = thesaurus_name, RoleArn = thesaurus_role_arn, SourceS3Path = source_s3_path ) print("Wait for Kendra to update the thesaurus.") while True: # Get thesaurus description thesaurus_description = kendra.describe_thesaurus( Id = thesaurus_id, IndexId = index_id ) # If status is not UPDATING quit status = thesaurus_description["Status"] print("Updating thesaurus. Status: " + status) if status != "UPDATING": break time.sleep(60) except ClientError as e: print("%s" % e) print("Program ends.") ``` ------ #### [ Java ] ``` package com.amazonaws.kendra; import software.amazon.awssdk.services.kendra.KendraClient; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.UpdateThesaurusRequest; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.DescribeThesaurusRequest; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.DescribeThesaurusResponse; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.S3Path; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.ThesaurusStatus; public class UpdateThesaurusExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { KendraClient kendra = KendraClient.builder().build(); String thesaurusName = "thesaurus-name"; String thesaurusDescription = "thesaurus-description"; String thesaurusRoleArn = "role-arn"; String s3BucketName = "bucket-name"; String s3Key = "thesaurus-file"; String thesaurusId = "thesaurus-id"; String indexId = "index-id"; UpdateThesaurusRequest updateThesaurusRequest = UpdateThesaurusRequest .builder() .id(thesaurusId) .indexId(indexId) .name(thesaurusName) .description(thesaurusDescription) .roleArn(thesaurusRoleArn) .sourceS3Path(S3Path.builder() .bucket(s3BucketName) .key(s3Key) .build()) .build(); kendra.updateThesaurus(updateThesaurusRequest); System.out.println(String.format("Waiting until the thesaurus with ID %s is updated.", thesaurusId)); // a new source s3 path requires re-consumption by Kendra // and so can take as long as a Create Thesaurus operation while (true) { DescribeThesaurusRequest describeThesaurusRequest = DescribeThesaurusRequest.builder() .id(thesaurusId) .indexId(indexId) .build(); DescribeThesaurusResponse describeThesaurusResponse = kendra.describeThesaurus(describeThesaurusRequest); ThesaurusStatus status = describeThesaurusResponse.status(); if (status != ThesaurusStatus.UPDATING) { break; } TimeUnit.SECONDS.sleep(60); } System.out.println("Thesaurus update is complete."); } } ``` ------ # 사전 삭제 다음 절차는 사전을 삭제하는 방법을 보여줍니다. ------ #### [ Console ] 1. 왼쪽 탐색 창의 수정할 인덱스에서 **동의어**를 선택합니다. 1. **동의어** 페이지에서 삭제할 사전을 선택합니다. 1. **사전 세부 정보** 페이지에서 **삭제**를 선택한 다음, 삭제할 것인지 확인합니다. ------ #### [ CLI ] 를 사용하여 인덱스에 대한 테사루스를 삭제하려면를 AWS CLI호출합니다`delete-thesaurus`. ``` aws kendra delete-thesaurus \ --index-id index-id \ --id thesaurus-id ``` ------ #### [ Python ] ``` import boto3 from botocore.exceptions import ClientError kendra = boto3.client("kendra") print("Delete a thesaurus") thesaurus_id = "thesaurus-id" index_id = "index-id" try: kendra.delete_thesaurus( Id = thesaurus_id, IndexId = index_id ) except ClientError as e: print("%s" % e) print("Program ends.") ``` ------ #### [ Java ] ``` package com.amazonaws.kendra; import software.amazon.awssdk.services.kendra.KendraClient; import software.amazon.awssdk.services.kendra.model.DeleteThesaurusRequest; public class DeleteThesaurusExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { KendraClient kendra = KendraClient.builder().build(); String thesaurusId = "thesaurus-id"; String indexId = "index-id"; DeleteThesaurusRequest updateThesaurusRequest = DeleteThesaurusRequest .builder() .id(thesaurusId) .indexId(indexId) .build(); kendra.deleteThesaurus(updateThesaurusRequest); } } ``` ------ # 검색 결과에 강조 표시하기 동의어 강조 표시는 기본적으로 켜져 있습니다. 강조 표시 정보는 Amazon Kendra SDK 및 CLI 쿼리 결과에 포함됩니다. SDK 또는 CLI를 Amazon Kendra 사용하여와 상호 작용하는 경우 결과를 표시하는 방법을 결정합니다. 동의어 강조 표시에는 `THESAURUS_SYNONYM` 강조 표시 유형이 있습니다. 강조 표시에 대한 자세한 내용은 [강조 표시](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_Highlight.html) 객체를 참조하세요.