OpenSearch AI
OpenSearch AI 是一个强大的开源搜索和分析套件,集成了生成式 AI 能力、大型语言模型和语义搜索,以提供智能搜索体验和数据洞察。
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产品信息
更新于:2025年02月16日
OpenSearch AI 月度流量趋势
OpenSearch AI 流量下降了 30.5%,访问量降至 38.7K。这显著的下降可能受到市场对生成式 AI 的广泛关注以及竞争对手重大更新的影响,例如 谷歌的 Gemini 2.0 Flash 和 微软在 AI 数据中心的 800 亿美元投资。
什么是 OpenSearch AI
OpenSearch AI 代表了 OpenSearch 项目的 AI 增强进化,这是一个社区驱动的、Apache 2.0 许可的搜索和分析套件,基于 Apache Lucene 构建。从 2.9 版本开始,OpenSearch 引入了神经搜索能力和 AI/ML 连接器,允许与大型语言模型和 AI 服务(如 Amazon Bedrock 和 SageMaker)无缝集成。它为开发人员提供了灵活的工具,用于构建生成式 AI 体验,同时保持其在搜索、分析和数据可视化方面的核心优势。
OpenSearch AI 的主要功能
OpenSearch AI 是一个社区驱动的开源搜索和分析套件,集成了先进的 AI/ML 功能,包括向量搜索、神经搜索和生成式 AI 特性。它通过机器学习功能扩展了核心 OpenSearch 功能,实现了语义理解和向量数据库操作,同时支持使用 LangChain 等流行 AI 框架的应用程序。
向量搜索和数据库功能: 支持 k-NN 搜索和向量数据库操作,通过 FAISS 引擎实现高效的过滤,使 AI 应用程序的可扩展相似性搜索成为可能
ML Commons 集成: 内置插件用于管理 ML 模型,允许用户使用预训练模型、上传自定义模型或连接到外部基础模型
神经搜索框架: 集成的神经搜索功能简化了将文档和查询转换为向量嵌入的过程,以实现语义搜索
RAG 支持: 原生支持检索增强生成,包括模板和与 LangChain 的向量存储集成,用于构建 AI 驱动的聊天机器人
OpenSearch AI 的使用场景
AI 驱动的搜索应用: 构建具有语义理解和上下文感知的智能搜索系统,以提高搜索相关性
日志分析: 应用 AI 和 ML 技术分析大量日志数据,以获取 IT 运营和安全洞察
对话式 AI: 使用 RAG 和 LLM 集成创建生成式聊天机器人和交互式搜索体验
文档智能: 使用 AI 驱动的功能处理和分析复杂数据集,以提取可操作的洞察
优点
100% 开源,使用 Apache 2.0 许可证,允许完全自定义和商业使用
强大的社区支持和定期功能更新
与流行 AI 框架和服务的无缝集成
缺点
需要技术专长来设置和配置
管理和维护 ML 模型和基础设施可能很复杂
如何使用 OpenSearch AI
设置 OpenSearch 环境: 确保你有一个运行中的 OpenSearch 实例。你可以选择本地设置或使用 Amazon OpenSearch Service 等托管服务。
配置 ML 模型集成: 设置 AI/ML 连接器,连接到 Amazon SageMaker 或 Amazon Bedrock 等服务,或使用 OpenSearch 的预训练模型。导航到 OpenSearch 仪表板的安全部分,配置 ml_full_access 角色。
创建向量数据库: 设置向量数据库功能,以存储和管理 AI 生成的嵌入。配置索引以支持具有 k-NN 功能的向量搜索操作。
启用神经搜索: 配置神经搜索功能,以在数据摄取期间将文档文本转换为向量嵌入。这允许进行语义理解和相似性搜索。
设置 RAG 管道: 通过创建与模型的连接、设置搜索管道并将 RAG 数据摄取到索引中,创建检索增强生成(RAG)管道。
配置对话记忆: 通过创建记忆 ID 并为用户交互设置适当的权限,启用对话记忆和 RAG 管道功能。
实现搜索功能: 根据你的用例需求,选择并实现所需的搜索类型:语义搜索、混合搜索或稀疏搜索。
测试和部署: 使用示例查询测试实现,并在对结果满意后部署到生产环境。通过 OpenSearch 仪表板监控性能指标。
OpenSearch AI 常见问题
OpenSearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的社区驱动的、Apache 2.0 许可的开源搜索和分析套件,它使数据的摄取、搜索、可视化和分析变得简单。
OpenSearch AI 网站分析
OpenSearch AI 流量和排名
38.7K
每月访问量
#905456
全球排名
#8177
类别排名
流量趋势:Jun 2024-Jan 2025
OpenSearch AI 用户洞察
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OpenSearch AI 的热门地区
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