OpenSearch AI
OpenSearch AI é um poderoso conjunto de busca e análise de código aberto que integra capacidades de IA generativa, grandes modelos de linguagem e busca semântica para oferecer experiências de busca inteligentes e insights de dados.
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Informações do Produto
Atualizado:May 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do OpenSearch AI
O OpenSearch AI alcançou 37.854 visitas com um aumento de 2,3% em março. Sem atualizações específicas ou atividades notáveis do mercado afetando diretamente o OpenSearch AI, o leve crescimento provavelmente reflete o interesse geral do mercado em avanços de IA.
O que é OpenSearch AI
OpenSearch AI representa a evolução aprimorada por IA do projeto OpenSearch, que é um conjunto de busca e análise orientado pela comunidade, licenciado sob Apache 2.0, construído sobre o Apache Lucene. A partir da versão 2.9, o OpenSearch introduziu capacidades de busca neural e conectores de IA/ML que permitem integração perfeita com grandes modelos de linguagem e serviços de IA como Amazon Bedrock e SageMaker. Ele fornece aos desenvolvedores ferramentas flexíveis para construir experiências de IA generativa enquanto mantém suas principais forças em busca, análise e visualização de dados.
Principais Recursos do OpenSearch AI
OpenSearch AI é um conjunto de busca e análise de código aberto, orientado pela comunidade, que integra capacidades avançadas de IA/ML, incluindo busca vetorial, busca neural e recursos de IA generativa. Ele estende a funcionalidade central do OpenSearch com capacidades de aprendizado de máquina para permitir compreensão semântica, operações de banco de dados vetorial e aplicações de busca impulsionadas por IA, mantendo a compatibilidade com estruturas de IA populares como LangChain.
Capacidades de Busca Vetorial e Banco de Dados: Suporta busca k-NN e operações de banco de dados vetorial com filtragem eficiente através do motor FAISS, permitindo busca de similaridade escalável para aplicações de IA
Integração com ML Commons: Plugin embutido para gerenciar modelos de ML, permitindo que os usuários utilizem modelos pré-treinados, carreguem modelos personalizados ou se conectem a modelos de fundação externos
Framework de Busca Neural: Capacidade de busca neural integrada que simplifica o processo de conversão de documentos e consultas em embeddings vetoriais para busca semântica
Suporte a RAG: Suporte nativo para Geração Aumentada por Recuperação, incluindo templates e integração de armazenamento vetorial com LangChain para construir chatbots impulsionados por IA
Casos de Uso do OpenSearch AI
Aplicações de Busca Impulsionadas por IA: Construa sistemas de busca inteligentes com compreensão semântica e consciência contextual para melhorar a relevância da busca
Análise de Logs: Aplique técnicas de IA e ML para analisar grandes volumes de dados de logs para operações de TI e insights de segurança
IA Conversacional: Crie chatbots generativos e experiências de busca interativas usando integração RAG e LLM
Inteligência de Documentos: Processe e analise conjuntos de dados complexos com recursos impulsionados por IA para extrair insights acionáveis
Vantagens
100% de código aberto com licença Apache 2.0 permitindo total personalização e uso comercial
Forte suporte da comunidade e atualizações regulares de recursos
Integração perfeita com estruturas e serviços de IA populares
Desvantagens
Requer expertise técnica para configurar e configurar
Gerenciar modelos de ML e infraestrutura pode ser complexo
Como Usar o OpenSearch AI
Configurar Ambiente OpenSearch: Certifique-se de que você tem uma instância do OpenSearch em execução. Você pode configurá-la localmente ou usar um serviço gerenciado como o Amazon OpenSearch Service.
Configurar Integração de Modelo ML: Configure conectores de IA/ML para serviços como Amazon SageMaker ou Amazon Bedrock, ou use os modelos pré-treinados do OpenSearch. Navegue até a seção de Segurança do OpenSearch Dashboards para configurar o papel ml_full_access.
Criar Banco de Dados Vetorial: Configure capacidades de banco de dados vetorial para armazenar e gerenciar embeddings gerados por IA. Configure índices para suportar operações de busca vetorial com funcionalidade k-NN.
Habilitar Busca Neural: Configure recursos de busca neural para transformar o texto do documento em embeddings vetoriais durante a ingestão. Isso permite compreensão semântica e buscas de similaridade.
Configurar Pipeline RAG: Crie um pipeline de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) criando um conector para um modelo, configurando um pipeline de busca e ingerindo dados RAG em um índice.
Configurar Memória de Conversação: Habilite a memória de conversação e os recursos do pipeline RAG criando um ID de memória e configurando as permissões de segurança apropriadas para interações do usuário.
Implementar Recursos de Busca: Escolha e implemente o tipo de busca desejado: busca semântica, busca híbrida ou busca esparsa com base nos requisitos do seu caso de uso.
Testar e Implantar: Teste a implementação com consultas de exemplo e implante em produção uma vez satisfeito com os resultados. Monitore métricas de desempenho através do OpenSearch Dashboards.
Perguntas Frequentes do OpenSearch AI
OpenSearch é uma suíte de busca e análise de código aberto, licenciada sob Apache 2.0 e impulsionada pela comunidade, construída sobre o Apache Lucene, que facilita a ingestão, busca, visualização e análise de dados.
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Análises do Site OpenSearch AI
Tráfego e Classificações do OpenSearch AI
21.8K
Visitas Mensais
#1267485
Classificação Global
#11608
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jun 2024-Apr 2025
Insights dos Usuários do OpenSearch AI
00:00:16
Duração Média da Visita
1.33
Páginas por Visita
85%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do OpenSearch AI
CN: 98.34%
HK: 1.66%
Others: 0%
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