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# 쿼리 응답 및 응답 유형
**참고**
기능 지원은 인덱스 유형 및 사용 중인 검색 API에 따라 다릅니다. 사용 중인 인덱스 유형 및 검색 API에 대해 이 기능이 지원되는지 확인하려면 [인덱스 유형](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/hiw-index-types.html)을 참조하세요.
Amazon Kendra 는 다양한 쿼리 응답 및 응답 유형을 지원합니다.
## 쿼리 응답
[Query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_Query.html) API를 호출하면 검색 결과에 대한 정보가 반환됩니다. 결과는 [QueryResultItem](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_QueryResultItem.html) 객체(`ResultItems`)의 배열에 있습니다. 각 `QueryResultItem` 항목에는 결과 요약이 포함됩니다. 쿼리 결과와 관련된 문서 속성이 포함됩니다.
**요약 정보**
요약 정보는 결과 유형에 따라 달라집니다. 각 경우에 검색어와 일치하는 문서 텍스트가 포함됩니다. 또한 애플리케이션 출력에서 검색 텍스트를 강조 표시하는 데 사용할 수 있는 강조 표시 정보도 포함되어 있습니다. 예를 들어 검색어가 *스페이스 니들 높이는 얼마인가요?*인 경우, 요약 정보에는 *높이* 및 *스페이스 니들*이라는 단어의 텍스트 위치가 포함됩니다. 응답 유형에 대한 자세한 내용은 [쿼리 응답 및 응답 유형](#query-responses-types) 단원을 참조하세요.
**문서 속성**
각 결과에는 쿼리와 일치하는 문서의 문서 속성이 포함됩니다. `DocumentId`, `DocumentTitle`, `DocumentUri` 등 일부 속성은 미리 정의되어 있습니다. 다른 것들은 사용자가 정의하는 사용자 지정 속성입니다. 문서 속성을 사용하여 `Query` API의 응답을 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 작성자가 작성한 문서나 문서의 특정 버전만 원할 수 있습니다. 자세한 내용은 [검색 필터링 및 패싯](filtering.md) 단원을 참조하십시오. 인덱스에 문서를 추가할 때 문서 속성을 지정합니다. 자세한 내용은 [사용자 지정 필드 또는 속성](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/custom-attributes.html)을 참조하세요.
다음은 쿼리 결과를 위한 샘플 JSON 코드입니다. `DocumentAttributes` 및 `AdditionalAttributes`의 문서 속성을 기록해 두세요.
```
{
"QueryId": "query-id",
"ResultItems": [
{
"Id": "result-id",
"Type": "ANSWER",
"AdditionalAttributes": [
{
"Key": "AnswerText",
"ValueType": "TEXT_WITH_HIGHLIGHTS_VALUE",
"Value": {
"TextWithHighlightsValue": {
"Text": "text",
"Highlights": [
{
"BeginOffset": 55,
"EndOffset": 90,
"TopAnswer": false
}
]
}
}
}
],
"DocumentId": "document-id",
"DocumentTitle": {
"Text": "title"
},
"DocumentExcerpt": {
"Text": "text",
"Highlights": [
{
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 300,
"TopAnswer": false
}
]
},
"DocumentURI": "uri",
"DocumentAttributes": [],
"ScoreAttributes": "score",
"FeedbackToken": "token"
},
{
"Id": "result-id",
"Type": "ANSWER",
"Format": "TABLE",
"DocumentId": "document-id",
"DocumentTitle": {
"Text": "title"
},
"TableExcerpt": {
"Rows": [{
"Cells": [{
"Header": true,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}, {
"Header": true,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}, {
"Header": true,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}, {
"Header": true,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}]
}, {
"Cells": [{
"Header": false,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}, {
"Header": false,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
}, {
"Header": false,
"Highlighted": true,
"TopAnswer": true,
"Value": "value"
}, {
"Header": false,
"Highlighted": false,
"TopAnswer": false,
"Value": "value"
]}
}],
"TotalNumberofRows": number
},
"DocumentURI": "uri",
"ScoreAttributes": "score",
"FeedbackToken": "token"
},
{
"Id": "result-id",
"Type": "DOCUMENT",
"AdditionalAttributes": [],
"DocumentId": "document-id",
"DocumentTitle": {
"Text": "title",
"Highlights": []
},
"DocumentExcerpt": {
"Text": "text",
"Highlights": [
{
"BeginOffset": 74,
"EndOffset": 77,
"TopAnswer": false
}
]
},
"DocumentURI": "uri",
"DocumentAttributes": [
{
"Key": "_source_uri",
"Value": {
"StringValue": "uri"
}
}
],
"ScoreAttributes": "score",
"FeedbackToken": "token",
}
],
"FacetResults": [],
"TotalNumberOfResults": number
}
```
## 응답 유형
Amazon Kendra 는 세 가지 유형의 쿼리 응답을 반환합니다.
+ 답변(테이블 답변 포함)
+ 문서
+ 질문 및 답변
응답 유형은 [QueryResultItem](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_QueryResultItem.html) 객체의 `Type` 응답 필드에 반환됩니다.
### Answer
Amazon Kendra 가 응답에서 하나 이상의 질문 답변을 탐지했습니다. 팩토이드는 누가, 무엇을, 언제, 어디를 묻는 질문(예: *가장 가까운 서비스 센터는 어디입니까?*)에 대한 응답입니다. Amazon Kendra 는 쿼리와 가장 일치하는 인덱스의 텍스트를 반환합니다. 텍스트는 `AnswerText` 필드에 있으며 응답 텍스트 내 검색어에 대한 강조 표시 정보를 포함합니다. `AnswerText`는 전체 문서 발췌문과 강조 표시된 텍스트를 포함하고, `DocumentExcerpt`는 잘린(290자) 문서 발췌문과 강조 표시된 텍스트를 포함합니다.
Amazon Kendra 는 문서당 하나의 답변만 반환하며, 이는 신뢰도가 가장 높은 답변입니다. 한 문서에서 여러 개의 답을 반환하려면 문서를 여러 문서로 분할해야 합니다.
```
{
'AnswerText': {
'TextWithHighlights': [
{
'BeginOffset': 271,
'EndOffset': 279,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 481,
'EndOffset': 489,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 547,
'EndOffset': 555,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 764,
'EndOffset': 772,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': 'Asynchronousoperationscan\n''alsoprocess\n''documentsthatareinPDF''format.UsingPDFformatfilesallowsyoutoprocess''multi-page\n''documents.\n''Forinformationabouthow''AmazonTextractrepresents\n''documentsasBlockobjects,
''seeDocumentsandBlockObjects.\n''\n''\n''\n''Forinformationaboutdocument''limits,
seeLimitsinAmazonTextract.\n''\n''\n''\n''TheAmazonTextractsynchronous''operationscanprocessdocumentsstoredinanAmazon\n''S3Bucketoryoucanpass''base64encodedimagebytes.\n''Formoreinformation,
see''CallingAmazonTextractSynchronousOperations.''Asynchronousoperationsrequireinputdocuments\n''tobesuppliedinanAmazon''S3Bucket.'
},
'DocumentExcerpt': {
'Highlights': [
{
'BeginOffset': 0,
'EndOffset': 300,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': 'Asynchronousoperationscan\n''alsoprocess\n''documentsthatareinPDF''format.UsingPDFformatfilesallowsyoutoprocess''multi-page\n''documents.\n''ForinformationabouthowAmazon''Textractrepresents\n'''
},
'Type': 'ANSWER'
}
```
### 문서
Amazon Kendra 는 검색어와 일치하는 문서에 대해 순위가 매겨진 문서를 반환합니다. 순위는 검색 결과의 정확성 Amazon Kendra 에 대한의 신뢰도를 기반으로 합니다. 일치하는 문서에 대한 정보가 [QueryResultItem](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_QueryResultItem.html)에 반환됩니다. 문서의 제목이 들어 있습니다. 발췌문에는 검색 텍스트의 강조 표시 정보와 문서 내 일치하는 텍스트 섹션이 포함되어 있습니다. 일치하는 문서의 URI는 `SourceURI` 문서 속성에 있습니다. 다음 샘플 JSON은 일치하는 문서에 대한 문서 요약을 보여줍니다.
```
{
'DocumentTitle': {
'Highlights': [
{
'BeginOffset': 7,
'EndOffset': 15,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 97,
'EndOffset': 105,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': 'AmazonTextractAPIPermissions: Actions,
\n''Permissions,
andResourcesReference-''AmazonTextract'
},
'DocumentExcerpt': {
'Highlights': [
{
'BeginOffset': 68,
'EndOffset': 76,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 121,
'EndOffset': 129,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': '...LoggingandMonitoring\tMonitoring\n''\tCloudWatchMetricsforAmazonTextract\n''\tLoggingAmazonTextractAPICallswithAWSCloudTrail\n''\tAPIReference\tActions\tAnalyzeDocument\n''\tDetectDocumentText\n''\tGetDocumentAnalysis...'
},
'Type': 'DOCUMENT'
}
```
### 질문 및 답변
가 인덱스에서 자주 묻는 질문 중 하나와 질문을 Amazon Kendra 일치시키면 질문과 답변 응답이 반환됩니다. 이 응답에는 [QueryResultItem](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/APIReference/API_QueryResultItem.html) 필드에 일치하는 질문과 답변이 포함됩니다. 또한 쿼리 문자열에서 감지된 쿼리 용어에 대한 강조 표시 정보도 포함됩니다. 다음 JSON은 질문 및 답변 응답을 보여줍니다. 응답에는 질문 텍스트가 포함되어 있다는 점에 유의하세요.
```
{
'AnswerText': {
'TextWithHighlights': [
],
'Text': '605feet'
},
'DocumentExcerpt': {
'Highlights': [
{
'BeginOffset': 0,
'EndOffset': 8,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': '605feet'
},
'Type': 'QUESTION_ANSWER',
'QuestionText': {
'Highlights': [
{
'BeginOffset': 12,
'EndOffset': 18,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 26,
'EndOffset': 31,
'TopAnswer': False
},
{
'BeginOffset': 32,
'EndOffset': 38,
'TopAnswer': False
}
],
'Text': 'whatistheheightoftheSpaceNeedle?'
}
}
```
인덱스에 질문 및 답변 텍스트를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [FAQ 생성](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html)을 참조하세요.