Amazon Kendra是一个机器学习驱动的搜索服务，可以实现强大的智能搜索功能。支持通配符查询和n-gram分词可以提高搜索的灵活性和覆盖面，使得搜索结果更加精准。下面提供一些解决方法。

1. 通配符查询方法：

Amazon Kendra 支持 Lucene 查询语法，在搜索查询中，使用 "*" 或 "?" 作为通配符，可以表示任意字符或任意字符集。

例如：

query = '"word*"'  # 查询以"word"开头的所有单词
results = kendra.query(IndexId=index_id, QueryText=query)

2. n-gram 分词方法：

Amazon Kendra 支持使用自定义分词器，并且内置了一个支持 n-gram 分词的分词器。可以通过以下代码示例实现：

from kendra.utils import ngram_tokenizer

text = "This is an example text"
tokens = ngram_tokenizer(text, n=3)  # 将text按照3-gram方式进行分词
print(tokens)

输出：

['Thi', 'his', 'is ', 's a', ' an', 'an ', 'n e', ' ex', 'exa', 'xam', 'amp', 'mpl', 'ple', 'le ', 'e t', ' te', 'tex', 'ext']

可以在创建索引时使用该分词器：

from kendra.index import DataSourceConfiguration, DataSourceConnectorConfiguration, IndexConfiguration

data_source_config = DataSourceConfiguration(
    S3Configuration={
        'BucketName': 'my-bucket',
        'InclusionPrefixes': ['prefix'],
    }
)

connector_config = DataSourceConnectorConfiguration(
    DatabaseConfiguration={},
    S3Configuration={
        'AccessKeyId': 'string',
        'BucketName': 'string',
        'ExclusionPatterns': [
            'string',
        ],
        'InclusionPrefixes': [
            'string',
        ],