OpenSearch AI
OpenSearch AI adalah suite pencarian dan analitik sumber terbuka yang kuat yang mengintegrasikan kemampuan AI generatif, model bahasa besar, dan pencarian semantik untuk memberikan pengalaman pencarian cerdas dan wawasan data.
https://kaisouai.com/?utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Feb 16, 2025
Tren Traffic Bulanan OpenSearch AI
OpenSearch AI mengalami penurunan lalu lintas sebesar 30,5%, mencapai 38,7 ribu kunjungan. Penurunan signifikan ini mungkin dipengaruhi oleh fokus pasar yang lebih luas pada AI generatif dan peluncuran pembaruan besar oleh para pesaing seperti Google Gemini 2.0 Flash dan investasi Microsoft sebesar $80 miliar untuk pusat data berbasis AI.
Apa itu OpenSearch AI
OpenSearch AI mewakili evolusi yang ditingkatkan oleh AI dari proyek OpenSearch, yang merupakan suite pencarian dan analitik yang didorong oleh komunitas, berlisensi Apache 2.0, dibangun di atas Apache Lucene. Mulai dari versi 2.9, OpenSearch memperkenalkan kemampuan pencarian neural dan konektor AI/ML yang memungkinkan integrasi mulus dengan model bahasa besar dan layanan AI seperti Amazon Bedrock dan SageMaker. Ini memberikan pengembang alat yang fleksibel untuk membangun pengalaman AI generatif sambil mempertahankan kekuatan inti dalam pencarian, analitik, dan visualisasi data.
Fitur Utama OpenSearch AI
OpenSearch AI adalah suite pencarian dan analitik sumber terbuka yang didorong oleh komunitas yang mengintegrasikan kemampuan AI/ML canggih termasuk pencarian vektor, pencarian neural, dan fitur AI generatif. Ini memperluas fungsionalitas inti OpenSearch dengan kemampuan pembelajaran mesin untuk memungkinkan pemahaman semantik, operasi basis data vektor, dan aplikasi pencarian bertenaga AI sambil mempertahankan kompatibilitas dengan kerangka kerja AI populer seperti LangChain.
Kemampuan Pencarian Vektor dan Basis Data: Mendukung pencarian k-NN dan operasi basis data vektor dengan penyaringan efisien melalui mesin FAISS, memungkinkan pencarian kesamaan yang dapat diskalakan untuk aplikasi AI
Integrasi ML Commons: Plugin bawaan untuk mengelola model ML, memungkinkan pengguna untuk menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya, mengunggah model kustom, atau menghubungkan ke model dasar eksternal
Kerangka Pencarian Neural: Kemampuan pencarian neural terintegrasi yang menyederhanakan proses mengubah dokumen dan kueri menjadi embedding vektor untuk pencarian semantik
Dukungan RAG: Dukungan asli untuk Retrieval Augmented Generation, termasuk template dan integrasi penyimpanan vektor dengan LangChain untuk membangun chatbot bertenaga AI
Kasus Penggunaan OpenSearch AI
Aplikasi Pencarian Bertenaga AI: Membangun sistem pencarian cerdas dengan pemahaman semantik dan kesadaran kontekstual untuk meningkatkan relevansi pencarian
Analitik Log: Menerapkan teknik AI dan ML untuk menganalisis volume besar data log untuk operasi TI dan wawasan keamanan
AI Percakapan: Membuat chatbot generatif dan pengalaman pencarian interaktif menggunakan integrasi RAG dan LLM
Inteligensi Dokumen: Memproses dan menganalisis dataset kompleks dengan fitur bertenaga AI untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti
Kelebihan
100% sumber terbuka dengan lisensi Apache 2.0 yang memungkinkan kustomisasi penuh dan penggunaan komersial
Dukungan komunitas yang kuat dan pembaruan fitur secara teratur
Integrasi yang mulus dengan kerangka kerja dan layanan AI populer
Kekurangan
Memerlukan keahlian teknis untuk mengatur dan mengonfigurasi
Mengelola model ML dan infrastruktur bisa kompleks
Cara Menggunakan OpenSearch AI
Siapkan Lingkungan OpenSearch: Pastikan Anda memiliki instance OpenSearch yang berjalan. Anda dapat mengaturnya secara lokal atau menggunakan layanan terkelola seperti Amazon OpenSearch Service.
Konfigurasi Integrasi Model ML: Siapkan konektor AI/ML ke layanan seperti Amazon SageMaker atau Amazon Bedrock, atau gunakan model yang telah dilatih sebelumnya dari OpenSearch. Arahkan ke bagian Keamanan OpenSearch Dashboards untuk mengonfigurasi peran ml_full_access.
Buat Basis Data Vektor: Siapkan kemampuan basis data vektor untuk menyimpan dan mengelola embedding yang dihasilkan oleh AI. Konfigurasikan indeks untuk mendukung operasi pencarian vektor dengan fungsi k-NN.
Aktifkan Pencarian Neural: Konfigurasi fitur pencarian neural untuk mengubah teks dokumen menjadi embedding vektor selama proses pengambilan. Ini memungkinkan pemahaman semantik dan pencarian kesamaan.
Siapkan RAG Pipeline: Buat pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan membuat konektor ke model, menyiapkan pipeline pencarian, dan mengimpor data RAG ke dalam indeks.
Konfigurasi Memori Percakapan: Aktifkan memori percakapan dan fitur pipeline RAG dengan membuat ID memori dan mengatur izin keamanan yang sesuai untuk interaksi pengguna.
Terapkan Fitur Pencarian: Pilih dan terapkan jenis pencarian yang diinginkan: pencarian semantik, pencarian hibrida, atau pencarian jarang berdasarkan persyaratan kasus penggunaan Anda.
Uji dan Terapkan: Uji implementasi dengan kueri contoh dan terapkan ke produksi setelah puas dengan hasilnya. Pantau metrik kinerja melalui OpenSearch Dashboards.
FAQ OpenSearch AI
OpenSearch adalah suite pencarian dan analitik sumber terbuka yang didorong oleh komunitas, berlisensi Apache 2.0, yang dibangun di atas Apache Lucene yang memudahkan untuk mengimpor, mencari, memvisualisasikan, dan menganalisis data.
Analitik Situs Web OpenSearch AI
Lalu Lintas & Peringkat OpenSearch AI
38.7K
Kunjungan Bulanan
#905456
Peringkat Global
#8177
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jun 2024-Jan 2025
Wawasan Pengguna OpenSearch AI
00:01:59
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.79
Halaman Per Kunjungan
64.01%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas OpenSearch AI
CN: 95.19%
TW: 2.82%
HK: 1.99%
Others: NAN%