Сравнение корпоративных поисковых систем: Amazon Kendra против Azure Cognitive Search
В современном бизнесе компании сталкиваются с избытком данных, и обе поисковые системы, Amazon Kendra и Azure Cognitive Search, стремятся помочь сотрудникам быстро находить необходимую информацию. Однако они подходят к решению этой проблемы по-разному. В данном сравнении мы определим, какая из систем лучше понимает нюансы языка, что приводит к более точным и релевантным результатам поиска — критически важному фактору для повышения продуктивности и обоснованного принятия решений. Мы рассмотрим десять ключевых критериев, чтобы выяснить, где каждое решение проявляет свои сильные стороны.
Описание продуктов
Amazon Kendra: Kendra — это интеллектуальная поисковая служба, основанная на машинном обучении. Она разработана для обеспечения высокой точности, даже при сложных или неопределенных запросах. Kendra подключается к широкому спектру источников данных (SharePoint, Salesforce, базы данных и т.д.) и использует понимание естественного языка (NLU) для интерпретации намерений поиска, а не просто ключевых слов. Она превосходно справляется с поиском ответов внутри документов, а не просто с их перечислением.
Azure Cognitive Search: Ранее известная как Azure Search, эта полностью управляемая поисковая служба предоставляет облачный поиск как услугу. Она глубоко интегрирована с другими службами Azure и экосистемой Microsoft. Система ориентирована на индексацию различных форматов данных и поддерживает богатый текстовый анализ с такими функциями, как карты синонимов и языковые анализаторы. Хотя она имеет ИИ-возможности, настройки для оптимизации NLU требуют больше предварительных усилий по сравнению с Kendra.
Сравнительный фреймворк: 10 критериев
1. Возможности понимания естественного языка (NLU)
Amazon Kendra действительно выделяется в этой категории. Она создана с использованием глубоких учебных моделей, специально обученных для корпоративного поиска. Kendra может понимать сложные запросы, обрабатывать опечатки и даже интерпретировать вопросы, сформулированные в естественном разговоре.
Azure Cognitive Search предлагает NLU через интеграцию с сервисами Azure Cognitive (такими как Language Service), но это требует дополнительной настройки и не является встроенной функциональностью. Хотя это мощный инструмент, его не так просто использовать «из коробки», как Kendra.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за превосходное встроенное NLU.
2. Коннекторы источников данных
Azure Cognitive Search может похвастаться более широким диапазоном нативных коннекторов, особенно в рамках пакета 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 интеграция с Microsoft здесь не так безупречна, как в случае Azure. Тем не менее, она быстро догоняет.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за более широкую доступность нативных коннекторов.
3. Настраиваемость и расширяемость
Azure Cognitive Search предлагает высокий уровень настраиваемости. Вы можете определять собственные индексаторы, наборы навыков (с использованием Azure Functions для обогащения данных) и профили оценки, чтобы точно настроить поисковый опыт под свои нужды.
Хотя Kendra предлагает такие параметры настройки, как собственные словари и синонимы, она, как правило, менее гибка в глубокой настройке процессов индексации и оценки. Она создана с акцентом на простоту настройки и обслуживания, но это происходит за счет некоторого контроля над процессами.
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 для нахождения релевантных результатов, даже если точные ключевые слова отсутствуют.
Azure Cognitive Search поддерживает семантический поиск благодаря добавленным возможностям векторного поиска, но это требует больше конфигурации с использованием Azure OpenAI Service или других векторных баз данных. Эта функция добавлена в основную службу, а не является центральной для ее дизайна.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за более нативно интегрированный опыт семантического поиска.
5. Понимание запросов и релевантность
Kendra превосходно справляется с амбициозными или сложными запросами, обеспечивая более высокий уровень реколла (нахождение более релевантных результатов), даже когда пользователь не уверен, как сформулировать свой вопрос. Ее NLU — главный фактор этого успеха.
Хотя Azure Cognitive Search тоже способен на это, часто требуется более точный запрос или тщательная настройка параметров релевантности для достижения аналогичных результатов. Он больше полагается на сопоставление ключевых слов, если не инвестировано в конфигурирование его ИИ-возможностей.
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. 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.
С масштабируемостью Kendra все в порядке, но ее производительность иногда может страдать из-за сложности индексируемых источников данных. Индексирующий конвейер Azure, как правило, считается очень эффективным.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает немного в масштабируемости и производительности, особенно в рамках экосистемы Azure.
7. Безопасность и соответствие
Обе службы предлагают надежные функции безопасности, включая шифрование данных как в состоянии покоя, так 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 политик облачной безопасности и предпочтительного провайдера.
Вердикт: Ничья — обе предлагают сопоставимые функции безопасности и соответствия.
8. Модель ценообразования
Ценообразование Kendra зависит от количества активных пользователей в месяц и количества индексируемых документов. Она может быть экономически эффективной для небольших развертываний, но может стать дорогой по мере роста использования.
Ценообразование Azure Cognitive Search основано на емкости индексации, хранилище и объеме запросов. Оно предлагает большую степень контроля над затратами, но требует тщательного планирования и мониторинга.
Вердикт: Azure Cognitive Search выигрывает за потенциально более предсказуемое и масштабируемое ценообразование.
9. Удобство использования и настройка
Kendra, как правило, проще настроить и быстро запустить. Ее автоматизированные функции и интуитивно понятный интерфейс делают ее доступной для пользователей с ограниченной технической экспертизой.
Azure Cognitive Search требует большего технического опыта для настройки и оптимизации, особенно при использовании ее продвинутых функций. Она мощная, но имеет более крутую кривую обучения.
Вердикт: Amazon Kendra выигрывает за удобство использования и более быстрое достижение ценности.
10. Интеграция с экосистемой
Azure Cognitive Search идеально подходит для организаций, глубоко инвестировавших в экосистему Microsoft (Office 365, Dynamics 365, Power Platform).
Kendra без проблем интегрируется с другими службами AWS (S3, Lambda и т.д.) 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 предоставляет высокорелевантные результаты поиска с минимальной настройкой. Ее встроенные возможности NLU и акцент на семантическом поиске делают ее отличным выбором для организаций, придающих значение удобству использования и точным ответам.
Тем не менее, Azure Cognitive Search предпочтительнее для организаций, уже глубоко внедривших экосистему Microsoft или тех, кто требует высокой степени настройки и контроля над процессом поиска. Это мощная и гибкая платформа, но для раскрытия ее полного потенциала требуется больше технической экспертизы.
Если ваш приоритет — быстро индексировать разнообразный контент и получать ответы для сотрудников без выделенной команды поиска, Kendra является отличным выбором. Azure Cognitive Search лучше подходит, если вам нужно глубоко интегрироваться с инструментами Microsoft, требуются высоконастраиваемые индексационные конвейеры и есть ресурсы для управления более сложной конфигурацией.
Заметка о валидации: Это сравнение основано на общедоступной информации и общих наблюдениях. Мы настоятельно рекомендуем проводить испытания концепции с вашими собственными данными и случаями использования, чтобы подтвердить эти утверждения и определить, какое решение лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям. Также полезно провести проверки с компаниями, использующими обе платформы.
