Сравнение корпоративных поисковых систем: Amazon Kendra против Azure Cognitive Search
Цель сравнения
В современном мире бизнеса компании сталкиваются с огромным объемом данных. Amazon Kendra и Azure Cognitive Search стремятся стать спасательным кругом, помогая сотрудникам быстро находить необходимую информацию. Однако они подходят к решению этой проблемы по-разному. В этом сравнении мы постараемся определить, какая из систем действительно лучше понимает нюансы языка, что приводит к более точным и релевантным результатам поиска — критически важному фактору для повышения продуктивности и принятия обоснованных решений. Мы рассмотрим десять ключевых критериев, чтобы выяснить, где каждая из решений проявляет себя лучше всего.
Описание продуктов
Amazon Kendra
Kendra — это интеллектуальный поисковый сервис, основанный на машинном обучении. Он разработан для высокой точности, даже при сложных или нечетких запросах. Kendra подключается к широкому спектру источников данных (SharePoint, Salesforce, базы данных и т. д.) и использует понимание естественного языка (NLU) для интерпретации намерений за запросом, а не просто ключевых слов. Он отлично справляется с поиском ответов в документах, а не просто с их перечислением.
Azure Cognitive Search
Ранее известный как Azure Search, это полностью управляемый поисковый сервис, который предоставляет облачный поиск как услугу. Он глубоко интегрирован с другими сервисами Azure и экосистемой Microsoft. Он сосредоточен на индексировании различных форматов данных, поддерживая анализ богатого текста с такими функциями, как карты синонимов и языковые анализаторы. Хотя он обладает возможностями ИИ, он, как правило, более настраиваемый и требует больше усилий для оптимизации NLU по сравнению с Kendra.
Сравнительная таблица: 10 критериев
1. Возможности понимания естественного языка (NLU)
Amazon Kendra действительно выделяется в этой области. Он построен с нуля с использованием глубоких обучающих моделей, специально обученных для корпоративного поиска. Kendra может понимать сложные запросы, обрабатывать опечатки и даже интерпретировать вопросы, сформулированные в естественной беседе.
Azure Cognitive Search предлагает NLU через интеграцию с Azure Cognitive Services (например, Language Service), но это требует дополнительной настройки и не является встроенной функцией. Это мощно, но не так просто «из коробки», как 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 т. д.). Это делает интеграцию с существующей инфраструктурой Microsoft очень простой.
Kendra имеет сильный и растущий список коннекторов, охватывающий популярные корпоративные платформы, такие как Salesforce, ServiceNow и различные файловые хранилища, но его интеграция с Microsoft не так безупречна, как у Azure. Тем не менее, он быстро догоняет.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает благодаря более широкому доступу к нативным коннекторам.
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 в соответствии с вашими потребностями.
Kendra, хотя и предлагает варианты настройки, такие как пользовательские словари и синонимы, в целом менее гибок в плане глубокой настройки процессов индексирования и ранжирования. Он разработан так, чтобы быть проще в настройке и обслуживании, но это происходит за счет некоторого контроля.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает благодаря большей гибкости настройки.
4. Семантический поиск
Kendra сильно ориентирован на семантический поиск — понимание смысла запроса и документов. Он 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 это требует большей настройки с использованием Azure OpenAI Service или других векторных баз данных. Это функция, добавленная в основную службу, а не центральная для ее дизайна.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает благодаря более нативно интегрированному семантическому поиску.
5. Понимание запросов и релевантность
Kendra отлично справляется с неоднозначными или сложными запросами, предлагая более высокий уровень охвата (находя больше релевантных результатов), даже когда пользователь не уверен, как сформулировать свой вопрос. Его NLU является важным фактором этого.
Azure Cognitive Search, хотя и способен, часто требует более точных запросов или тщательной настройки параметров релевантности для достижения аналогичных результатов. Он больше полагается на совпадение ключевых слов, если вы не инвестировали в настройку его ИИ-функций.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает благодаря лучшему пониманию запросов и общей релевантности.
6. Масштабируемость и производительность
Обе службы построены на облачной инфраструктуре и обладают высокой масштабируемостью. Обе могут обрабатывать большие объемы данных и высокие нагрузки запросов, но Azure имеет небольшое преимущество в географической доступности и потенциале масштабирования в рамках существующих подписок Azure.
Масштабируемость Kendra отличная, но его производительность иногда может зависеть от сложности индексируемых источников данных. Индексирующий конвейер Azure, как правило, считается очень эффективным.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает незначительно в масштабируемости и производительности, 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 от обширного 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 провайдера.
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 роста 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 благодаря потенциально более предсказуемому и масштабируемому ценообразованию.
9. Простота использования и настройки
Kendra, как правило, проще в настройке и быстром запуске. Его автоматизированные функции и интуитивно понятный интерфейс делают его доступным для пользователей с ограниченной технической экспертизой.
Azure Cognitive Search требует больше технической экспертизы для настройки и оптимизации, особенно при использовании его расширенных функций. Он мощный, но имеет более крутой кривой обучения.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает благодаря простоте использования и более быстрому времени на получение результата.
10. Интеграция с экосистемой
Azure Cognitive Search идеально подходит для организаций, которые сильно инвестировали в экосистему Microsoft (Office 365, Dynamics 365, Power Platform).
Kendra бесшовно интегрируется с другими сервисами AWS (S3, Lambda и т. д.) и предлагает интеграции с популярными сторонними приложениями.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает благодаря более тесной интеграции с экосистемой Microsoft.
Ключевые выводы
В целом, Amazon Kendra превосходит в понимании языка и предоставлении высоко релевантных результатов поиска с минимальной настройкой. Его встроенные возможности NLU и акцент на семантическом поиске делают его отличным выбором для организаций, придающих значение удобству использования и точным ответам.
Тем не менее, Azure Cognitive Search предпочтителен для организаций, которые уже сильно инвестировали в экосистему Microsoft или требуют 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 — отличный выбор, если ваш приоритет — быстро индексировать разнообразный контент и получать ответы для сотрудников без выделенной команды поиска. Azure Cognitive Search лучше, если вам нужно глубоко интегрироваться с инструментами Microsoft, требовать высоко настроенные конвейеры индексирования 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 вашим собственным набором данных и сценариями 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.
