| Название базовой системы (платформы): | Amazon Web Services (AWS) |
| Разработчики: | Amazon |
| Дата премьеры системы: | декабрь 2019 г |
| Дата последнего релиза: | май 2020 г |
| Отрасли: | Интернет-сервисы |
2020: Коммерческий запуск
11 мая 2020 года Amazon объявила о коммерческом запуске платформы Amazon Web Services Kendra спустя несколько месяцев после её анонса.
Kendra предлагает поисковую строку по аналогии с поисковыми системами, такими как Google и «Яндекс», с помощью которой сотрудники могут находить данные, находящиеся внутри организации, в которой они работают.
Особенность Kendra заключается в использовании машинного обучения, которое позволяет задавать поисковой системе запросы естественным языком. Kendra анализирует содержание вопроса и затем либо предоставляет ответ на него с указанием источника, либо выводит документ, который содержит нужную информацию.
Например, пользователь может спросить: «Когда начинает работать служба технической поддержки?» И Kendra ответит: «В 9:30». Вопросы могут быть и такими: «Как мне настроить VPN?», «Сколько требуется времени для принятия нового законопроекта?» или «Какие генетические маркеры у амиотрофического латерального склероза?»Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 
Результаты выводятся по убыванию релевантности. То есть на первом месте — тот, который система считает наиболее точным.
По состоянию на май 2020 года платформа обучена отвечать на вопросы в следующих отраслях: информационные технологии, здравоохранение, страхование, энергетика, промышленность, банковский сектор, юриспруденция, развлечения, путешествия и гостиничный бизнес, человеческие ресурсы, средства массовой информации, новости, телекоммуникации, добыча полезных ископаемых, производство продуктов питания и напитков, автомобильная промышленность. Поддержка других отраслей ожидается во второй половине 2020 года.
Как рассказали в AWS, Kendra индексирует все внутренние источники организации «после нескольких кликов мышкой». Она способна ориентироваться в больших объемах неструктурированных данных различного формата, находящихся в разных изолированных базах данных (например, в SharePoint, Amazon Simple Storage Service и локальных системах хранения данных).[1]
