OpenSearch AI
OpenSearch AI est une puissante suite de recherche et d'analyse open-source qui intègre des capacités d'IA générative, de grands modèles de langage et une recherche sémantique pour offrir des expériences de recherche intelligentes et des insights sur les données.
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Informations sur le produit
Mis à jour:May 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de OpenSearch AI
OpenSearch AI a atteint 37 854 visites avec une augmentation de 2,3% en mars. Sans mises à jour spécifiques ni activités notables du marché affectant directement OpenSearch AI, cette légère croissance reflète probablement l'intérêt général du marché pour les avancées en IA.
Qu'est-ce que OpenSearch AI
OpenSearch AI représente l'évolution améliorée par l'IA du projet OpenSearch, qui est une suite de recherche et d'analyse dirigée par la communauté, sous licence Apache 2.0, construite sur Apache Lucene. À partir de la version 2.9, OpenSearch a introduit des capacités de recherche neuronale et des connecteurs IA/ML permettant une intégration transparente avec de grands modèles de langage et des services d'IA tels qu'Amazon Bedrock et SageMaker. Il fournit aux développeurs des outils flexibles pour créer des expériences d'IA générative tout en maintenant ses forces fondamentales en matière de recherche, d'analyse et de visualisation des données.
Caractéristiques principales de OpenSearch AI
OpenSearch AI est une suite de recherche et d'analyse open-source, dirigée par la communauté, qui intègre des capacités avancées d'IA/ML, y compris la recherche vectorielle, la recherche neuronale et des fonctionnalités d'IA générative. Elle étend la fonctionnalité de base d'OpenSearch avec des capacités d'apprentissage automatique pour permettre une compréhension sémantique, des opérations de base de données vectorielle et des applications de recherche alimentées par l'IA tout en maintenant la compatibilité avec des frameworks d'IA populaires comme LangChain.
Capacités de recherche vectorielle et de base de données: Prend en charge la recherche k-NN et les opérations de base de données vectorielle avec un filtrage efficace via le moteur FAISS, permettant une recherche de similarité évolutive pour les applications d'IA
Intégration des ML Commons: Plugin intégré pour gérer les modèles de ML, permettant aux utilisateurs d'utiliser des modèles pré-entraînés, de télécharger des modèles personnalisés ou de se connecter à des modèles de fond externes
Cadre de recherche neuronale: Capacité de recherche neuronale intégrée qui simplifie le processus de conversion de documents et de requêtes en embeddings vectoriels pour la recherche sémantique
Support RAG: Support natif pour la génération augmentée par récupération, y compris des modèles et une intégration de magasin vectoriel avec LangChain pour construire des chatbots alimentés par l'IA
Cas d'utilisation de OpenSearch AI
Applications de recherche alimentées par l'IA: Construisez des systèmes de recherche intelligents avec une compréhension sémantique et une conscience contextuelle pour améliorer la pertinence des recherches
Analyse des journaux: Appliquez des techniques d'IA et de ML pour analyser de grands volumes de données de journaux pour les opérations informatiques et les insights de sécurité
IA conversationnelle: Créez des chatbots génératifs et des expériences de recherche interactives en utilisant l'intégration RAG et LLM
Intelligence documentaire: Traitez et analysez des ensembles de données complexes avec des fonctionnalités alimentées par l'IA pour extraire des insights exploitables
Avantages
100% open-source avec une licence Apache 2.0 permettant une personnalisation complète et une utilisation commerciale
Forte communauté de soutien et mises à jour régulières des fonctionnalités
Intégration transparente avec des frameworks et services d'IA populaires
Inconvénients
Nécessite une expertise technique pour configurer et configurer
La gestion des modèles de ML et de l'infrastructure peut être complexe
Comment utiliser OpenSearch AI
Configurer l'environnement OpenSearch: Assurez-vous d'avoir une instance OpenSearch en cours d'exécution. Vous pouvez soit la configurer localement, soit utiliser un service géré comme Amazon OpenSearch Service.
Configurer l'intégration du modèle ML: Configurez des connecteurs IA/ML vers des services comme Amazon SageMaker ou Amazon Bedrock, ou utilisez les modèles pré-entraînés d'OpenSearch. Accédez à la section Sécurité des tableaux de bord OpenSearch pour configurer le rôle ml_full_access.
Créer une base de données vectorielle: Configurez des capacités de base de données vectorielle pour stocker et gérer les embeddings générés par l'IA. Configurez des index pour prendre en charge les opérations de recherche vectorielle avec la fonctionnalité k-NN.
Activer la recherche neuronale: Configurez les fonctionnalités de recherche neuronale pour transformer le texte des documents en embeddings vectoriels lors de l'ingestion. Cela permet une compréhension sémantique et des recherches de similarité.
Configurer le pipeline RAG: Créez un pipeline de génération augmentée par la récupération (RAG) en créant un connecteur vers un modèle, en configurant un pipeline de recherche et en ingérant des données RAG dans un index.
Configurer la mémoire de conversation: Activez la mémoire de conversation et les fonctionnalités du pipeline RAG en créant un ID de mémoire et en configurant les autorisations de sécurité appropriées pour les interactions utilisateur.
Mettre en œuvre les fonctionnalités de recherche: Choisissez et mettez en œuvre le type de recherche souhaité : recherche sémantique, recherche hybride ou recherche éparse en fonction des exigences de votre cas d'utilisation.
Tester et déployer: Testez l'implémentation avec des requêtes d'exemple et déployez en production une fois satisfait des résultats. Surveillez les métriques de performance via les tableaux de bord OpenSearch.
FAQ de OpenSearch AI
OpenSearch est une suite de recherche et d'analyse open source, sous licence Apache 2.0, pilotée par la communauté, construite sur Apache Lucene, qui facilite l'ingestion, la recherche, la visualisation et l'analyse des données.
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Analyses du site web de OpenSearch AI
Trafic et classements de OpenSearch AI
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Classement mondial
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Aperçu des utilisateurs de OpenSearch AI
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Principales régions de OpenSearch AI
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