OpenSearch AI
OpenSearch AI ist eine leistungsstarke Open-Source-Such- und Analysesoftware, die generative KI-Funktionen, große Sprachmodelle und semantische Suche integriert, um intelligente Sucherlebnisse und Datenanalysen zu liefern.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 16, 2025
OpenSearch AI Monatliche Traffic-Trends
OpenSearch AI verzeichnete einen 30,5%igen Rückgang des Traffics auf 38,7T Besuche. Der deutliche Rückgang könnte durch den breiteren Marktfokus auf generative KI und die Einführung wichtiger Updates durch Wettbewerber wie Google's Gemini 2.0 Flash und Microsofts 80-Milliarden-Dollar-Investment in KI-fähige Rechenzentren beeinflusst sein.
Was ist OpenSearch AI
OpenSearch AI stellt die KI-verbesserte Evolution des OpenSearch-Projekts dar, das eine gemeinschaftlich betriebene, unter Apache 2.0 lizenzierten Such- und Analysesoftware ist, die auf Apache Lucene basiert. Ab Version 2.9 führte OpenSearch neuronale Suchfunktionen und KI/ML-Connectoren ein, die eine nahtlose Integration mit großen Sprachmodellen und KI-Diensten wie Amazon Bedrock und SageMaker ermöglichen. Es bietet Entwicklern flexible Werkzeuge zum Erstellen generativer KI-Erlebnisse, während es seine Kernstärken in den Bereichen Suche, Analyse und Datenvisualisierung beibehält.
Hauptfunktionen von OpenSearch AI
OpenSearch AI ist eine gemeinschaftsgetriebene, Open-Source-Such- und Analysesoftware, die fortschrittliche KI/ML-Funktionen integriert, einschließlich Vektorsuche, neuronaler Suche und generativer KI-Funktionen. Es erweitert die grundlegende OpenSearch-Funktionalität um maschinelles Lernen, um semantisches Verständnis, Vektordatenbankoperationen und KI-gestützte Suchanwendungen zu ermöglichen, während die Kompatibilität mit beliebten KI-Frameworks wie LangChain gewahrt bleibt.
Vektorsuche und Datenbankfunktionen: Unterstützt k-NN-Suche und Vektordatenbankoperationen mit effizienter Filterung durch die FAISS-Engine, die skalierbare Ähnlichkeitssuche für KI-Anwendungen ermöglicht
ML Commons-Integration: Integriertes Plugin zur Verwaltung von ML-Modellen, das es Benutzern ermöglicht, vortrainierte Modelle zu verwenden, benutzerdefinierte Modelle hochzuladen oder sich mit externen Basis-Modellen zu verbinden
Neuronales Suchframework: Integrierte neuronale Suchfunktion, die den Prozess der Umwandlung von Dokumenten und Abfragen in Vektor-Embeddings für die semantische Suche vereinfacht
RAG-Unterstützung: Native Unterstützung für Retrieval Augmented Generation, einschließlich Vorlagen und Vektorspeicherintegration mit LangChain zum Erstellen von KI-gestützten Chatbots
Anwendungsfälle von OpenSearch AI
KI-gestützte Suchanwendungen: Intelligente Suchsysteme mit semantischem Verständnis und kontextuellem Bewusstsein für verbesserte Suchrelevanz erstellen
Protokollanalyse: KI- und ML-Techniken anwenden, um große Mengen von Protokolldaten für IT-Betrieb und Sicherheitsanalysen zu analysieren
Konversationelle KI: Generative Chatbots und interaktive Sucherlebnisse unter Verwendung von RAG- und LLM-Integration erstellen
Dokumentenintelligenz: Komplexe Datensätze mit KI-gestützten Funktionen verarbeiten und analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
Vorteile
100% Open Source mit Apache 2.0-Lizenz, die vollständige Anpassung und kommerzielle Nutzung ermöglicht
Starke Gemeinschaftsunterstützung und regelmäßige Funktionsupdates
Nahtlose Integration mit beliebten KI-Frameworks und -Diensten
Nachteile
Erfordert technische Expertise für die Einrichtung und Konfiguration
Die Verwaltung von ML-Modellen und Infrastruktur kann komplex sein
Wie verwendet man OpenSearch AI
OpenSearch-Umgebung einrichten: Stellen Sie sicher, dass Sie eine laufende OpenSearch-Instanz haben. Sie können sie entweder lokal einrichten oder einen verwalteten Dienst wie Amazon OpenSearch Service nutzen.
Integration des ML-Modells konfigurieren: Richten Sie KI/ML-Connectoren zu Diensten wie Amazon SageMaker oder Amazon Bedrock ein oder verwenden Sie die vortrainierten Modelle von OpenSearch. Navigieren Sie zum Sicherheitsbereich von OpenSearch Dashboards, um die Rolle ml_full_access zu konfigurieren.
Vektordatenbank erstellen: Richten Sie Vektordatenbankfunktionen ein, um KI-generierte Einbettungen zu speichern und zu verwalten. Konfigurieren Sie Indizes, um Vektorsuchoperationen mit k-NN-Funktionalität zu unterstützen.
Neuronale Suche aktivieren: Konfigurieren Sie die Funktionen der neuronalen Suche, um Dokumenttexte während der Eingabe in Vektoreinbettungen zu transformieren. Dies ermöglicht semantisches Verständnis und Ähnlichkeitssuchen.
RAG-Pipeline einrichten: Erstellen Sie eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline, indem Sie einen Connector zu einem Modell erstellen, eine Suchpipeline einrichten und RAG-Daten in einen Index eingeben.
Gesprächsspeicher konfigurieren: Aktivieren Sie die Funktionen des Gesprächsspeichers und der RAG-Pipeline, indem Sie eine Speicher-ID erstellen und geeignete Sicherheitsberechtigungen für Benutzerinteraktionen einrichten.
Suchfunktionen implementieren: Wählen und implementieren Sie den gewünschten Suchtyp: semantische Suche, hybride Suche oder spärliche Suche basierend auf Ihren Anwendungsanforderungen.
Testen und Bereitstellen: Testen Sie die Implementierung mit Beispielabfragen und stellen Sie sie in der Produktion bereit, sobald Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind. Überwachen Sie die Leistungskennzahlen über OpenSearch Dashboards.
OpenSearch AI FAQs
OpenSearch ist eine von der Community betriebene, unter der Apache 2.0-Lizenz stehende Open-Source-Such- und Analysesoftware, die auf Apache Lucene basiert und es einfach macht, Daten zu ingestieren, zu durchsuchen, zu visualisieren und zu analysieren.
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