Сравнение корпоративных поисковых систем: Amazon Kendra и Azure Cognitive Search
В современном мире бизнеса, где данные накапливаются с огромной скоростью, эффективный поиск информации становится критически важным. Amazon Kendra и Azure Cognitive Search стремятся помочь сотрудникам быстро находить нужные данные, но делают это по-разному. В этой статье мы сравним эти две системы, чтобы выяснить, какая из них лучше понимает язык и, следовательно, предоставляет более точные и релевантные результаты поиска.
Описание продуктов
Amazon Kendra: Это интеллектуальный поисковый сервис, основанный на машинном обучении. Kendra предназначена для высокой точности, даже при сложных или нечетких запросах. Она может подключаться к различным источникам данных, таким как SharePoint, Salesforce и базам данных, и использует понимание естественного языка (NLU) для интерпретации намерений пользователей, а не просто ключевых слов. Kendra отлично справляется с поиском ответов в документах, а не просто с их перечислением.
Azure Cognitive Search: Это полностью управляемый сервис поиска, который предоставляет облачный поиск как услугу. Он глубоко интегрирован с другими сервисами Azure и экосистемой Microsoft. Azure Cognitive Search фокусируется на индексировании различных форматов данных и поддерживает анализ текста с помощью таких функций, как карты синонимов и языковые анализаторы. Хотя у него есть возможности ИИ, он требует больше усилий на начальной стадии для оптимизации NLU по сравнению с Kendra.
Критерии сравнения
1. Возможности понимания естественного языка (NLU)
Amazon Kendra действительно выделяется в этой области. Она построена с использованием глубоких обучающих моделей, специально обученных для корпоративного поиска. Kendra может понимать сложные запросы, справляться с опечатками и интерпретировать вопросы, сформулированные в естественной беседе.
Azure Cognitive Search предлагает NLU через интеграцию с сервисами Azure Cognitive Services, но это требует дополнительной настройки и не является встроенной функцией. Это мощно, но не так просто, как в Kendra.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает благодаря превосходному встроенному NLU.
2. Коннекторы источников данных
Azure Cognitive Search может похвастаться более широким спектром нативных коннекторов, особенно в рамках экосистемы Microsoft (SharePoint, Teams, SQL Server и др.). Это делает интеграцию с существующей инфраструктурой Microsoft очень простой.
Kendra имеет сильный и растущий список коннекторов, охватывающий популярные корпоративные платформы, такие как Salesforce и ServiceNow, но интеграция с Microsoft не так бесшовна, как у Azure. Тем не менее, она быстро догоняет.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за более широкую доступность нативных коннекторов.
3. Настройка и расширяемость
Azure Cognitive Search предлагает высокий уровень настройки. Вы можете определять пользовательские индексаторы, наборы навыков (с использованием Azure Functions для обогащения данных) и профили оценки, чтобы точно настроить опыт поиска под ваши нужды.
Kendra, хотя и предлагает возможности настройки, такие как пользовательские словари и синонимы, обычно менее гибка в глубокой настройке процессов индексирования и ранжирования. Она предназначена для более легкой настройки и обслуживания, но за счет некоторого контроля.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за большую гибкость настройки.
4. Семантический поиск
Kendra сильно ориентирована на семантический поиск – понимание смысла запроса и документов. Она использует векторные представления текста, что позволяет находить релевантные результаты, даже если точные ключевые слова отсутствуют.
Azure Cognitive Search поддерживает семантический поиск через возможности векторного поиска, добавленные в последние годы, но требует больше настройки с использованием Azure OpenAI Service или других векторных баз данных. Это функция, добавленная в основное обслуживание, а не центральная в его дизайне.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за более интегрированный семантический поиск.
5. Понимание запросов и релевантность
Kendra превосходно справляется со сложными или неоднозначными запросами, обеспечивая более высокий уровень охвата (находя больше релевантных результатов), даже когда пользователь не уверен, как сформулировать свой вопрос. Ее NLU является основным двигателем этого.
Azure Cognitive Search, хотя и способен, часто требует более точных запросов или тщательной настройки параметров релевантности, чтобы достичь аналогичных результатов. Он больше полагается на совпадение ключевых слов, если вы не инвестировали в настройку его ИИ-функций.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за лучшее понимание запросов и общую релевантность.
6. Масштабируемость и производительность
Обе службы построены на облачной инфраструктуре и обладают высокой масштабируемостью. Они могут обрабатывать большие объемы данных и высокую нагрузку запросов, но Azure имеет небольшое преимущество в географической доступности и потенциале масштабирования в рамках существующих подписок Azure.
Масштабируемость Kendra отличная, но ее производительность иногда может страдать из-за сложности индексируемых источников данных. Индексный конвейер Azure обычно считается очень эффективным.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает незначительно за масштабируемость и производительность, особенно в экосистеме Azure.
7. Безопасность и соответствие
Обе службы предлагают надежные функции безопасности, включая шифрование данных в состоянии покоя и в процессе передачи, контроль доступа и сертификаты соответствия. Azure выигрывает благодаря обширному портфолио соответствия Microsoft.
Kendra хорошо интегрируется с AWS Identity and Access Management (IAM) и предлагает аналогичные функции безопасности. Выбор здесь часто зависит от ваших существующих облачных политик безопасности и предпочтительного поставщика.
Вердикт: Ничья – обе предлагают сопоставимые функции безопасности и соответствия.
8. Модель ценообразования
Ценообразование Kendra основано на количестве активных пользователей в месяц и количестве индексируемых документов. Это может быть экономически выгодно для небольших развертываний, но может стать дорогим по мере масштабирования использования.
Ценообразование Azure Cognitive Search основано на емкости индексирования, хранении и объеме запросов. Оно предлагает более детальный контроль над затратами, но требует тщательного планирования и мониторинга.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за потенциально более предсказуемое и масштабируемое ценообразование.
9. Простота использования и настройки
Kendra, как правило, проще в настройке и быстром запуске. Ее автоматизированные функции и интуитивно понятный интерфейс делают ее доступной для пользователей с ограниченной технической экспертизой.
Azure Cognitive Search требует больше технической экспертизы для настройки и оптимизации, особенно при использовании ее расширенных функций. Она мощная, но имеет более крутую кривую обучения.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за простоту использования и более быстрое получение ценности.
10. Интеграция с экосистемой
Azure Cognitive Search идеально подходит для организаций, активно использующих экосистему Microsoft (Office 365, Dynamics 365, Power Platform).
Kendra бесшовно интегрируется с другими сервисами AWS (S3, Lambda и др.) и предлагает интеграции с популярными сторонними приложениями.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за более тесную интеграцию с экосистемой Microsoft.
Ключевые выводы
В целом, Amazon Kendra превосходит в понимании языка и предоставлении высокорелевантных результатов поиска с минимальной настройкой. Ее встроенные возможности NLU и акцент на семантическом поиске делают ее отличным выбором для организаций, которые ставят приоритет на удобстве использования и точности ответов.
Тем не менее, Azure Cognitive Search предпочтительнее для организаций, уже активно использующих экосистему Microsoft или тех, кто требует высокой степени настройки и контроля над процессом поиска. Это мощная и гибкая платформа, но требует больше технической экспертизы для раскрытия своего полного потенциала.
В частности, Kendra является отличным выбором, если ваша приоритетная задача – быстро индексировать разнообразный контент и получать ответы для сотрудников без выделенной команды по поиску. Azure Cognitive Search лучше, если вам нужно глубоко интегрироваться с инструментами Microsoft, требовать высоконастраиваемые индексы и иметь ресурсы для управления более сложной конфигурацией.
Примечание по валидации: Это сравнение основано на общедоступной информации и общих наблюдениях. Мы настоятельно рекомендуем проводить испытания с вашими собственными данными и случаями использования, чтобы подтвердить эти утверждения и определить, какое решение лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям. Проверка ссылок с компаниями, использующими обе платформы, также очень ценна.
