OpenSearch AI
OpenSearch AI è una potente suite di ricerca e analisi open-source che integra capacità di intelligenza artificiale generativa, modelli di linguaggio di grandi dimensioni e ricerca semantica per offrire esperienze di ricerca intelligenti e approfondimenti sui dati.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jun 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di OpenSearch AI
OpenSearch AI ha raggiunto 37.854 visite con un aumento del 2,3% a marzo. Senza aggiornamenti specifici o attività di mercato rilevanti che influenzassero direttamente OpenSearch AI, la leggera crescita riflette probabilmente l'interesse generale del mercato per i progressi dell'IA.
Cos'è OpenSearch AI
OpenSearch AI rappresenta l'evoluzione potenziata dall'IA del progetto OpenSearch, che è una suite di ricerca e analisi guidata dalla comunità, con licenza Apache 2.0, costruita su Apache Lucene. A partire dalla versione 2.9, OpenSearch ha introdotto capacità di ricerca neurale e connettori AI/ML che consentono un'integrazione senza soluzione di continuità con modelli di linguaggio di grandi dimensioni e servizi di intelligenza artificiale come Amazon Bedrock e SageMaker. Fornisce agli sviluppatori strumenti flessibili per costruire esperienze di intelligenza artificiale generativa mantenendo i suoi punti di forza fondamentali nella ricerca, nell'analisi e nella visualizzazione dei dati.
Caratteristiche principali di OpenSearch AI
OpenSearch AI è una suite di ricerca e analisi open-source guidata dalla comunità che integra avanzate capacità di AI/ML, inclusi la ricerca vettoriale, la ricerca neurale e le funzionalità di AI generativa. Estende la funzionalità core di OpenSearch con capacità di apprendimento automatico per abilitare la comprensione semantica, le operazioni su database vettoriali e le applicazioni di ricerca potenziate dall'AI, mantenendo la compatibilità con i framework AI popolari come LangChain.
Capacità di Ricerca Vettoriale e Database: Supporta la ricerca k-NN e le operazioni su database vettoriali con filtraggio efficiente tramite il motore FAISS, abilitando la ricerca di somiglianza scalabile per applicazioni AI
Integrazione ML Commons: Plugin integrato per gestire modelli ML, consentendo agli utenti di utilizzare modelli pre-addestrati, caricare modelli personalizzati o connettersi a modelli di base esterni
Framework di Ricerca Neurale: Capacità di ricerca neurale integrata che semplifica il processo di conversione di documenti e query in embedding vettoriali per la ricerca semantica
Supporto RAG: Supporto nativo per la Generazione Aumentata da Recupero, inclusi modelli e integrazione con il negozio vettoriale di LangChain per costruire chatbot potenziati dall'AI
Casi d'uso di OpenSearch AI
Applicazioni di Ricerca Potenziate dall'AI: Costruisci sistemi di ricerca intelligenti con comprensione semantica e consapevolezza contestuale per migliorare la pertinenza della ricerca
Analisi dei Log: Applica tecniche di AI e ML per analizzare grandi volumi di dati di log per operazioni IT e approfondimenti sulla sicurezza
AI Conversazionale: Crea chatbot generativi ed esperienze di ricerca interattive utilizzando integrazione RAG e LLM
Intelligenza Documentale: Elabora e analizza set di dati complessi con funzionalità potenziate dall'AI per estrarre approfondimenti azionabili
Vantaggi
100% open-source con licenza Apache 2.0 che consente piena personalizzazione e uso commerciale
Forte supporto della comunità e aggiornamenti regolari delle funzionalità
Integrazione senza soluzione di continuità con framework e servizi AI popolari
Svantaggi
Richiede competenze tecniche per configurare e impostare
Gestire modelli ML e infrastruttura può essere complesso
Come usare OpenSearch AI
Imposta l'ambiente OpenSearch: Assicurati di avere un'istanza OpenSearch in esecuzione. Puoi configurarla localmente o utilizzare un servizio gestito come Amazon OpenSearch Service.
Configura l'integrazione del modello ML: Imposta i connettori AI/ML per servizi come Amazon SageMaker o Amazon Bedrock, oppure utilizza i modelli pre-addestrati di OpenSearch. Naviga nella sezione Sicurezza di OpenSearch Dashboards per configurare il ruolo ml_full_access.
Crea un database vettoriale: Imposta le capacità del database vettoriale per memorizzare e gestire le embedding generate dall'IA. Configura gli indici per supportare le operazioni di ricerca vettoriale con funzionalità k-NN.
Abilita la ricerca neurale: Configura le funzionalità di ricerca neurale per trasformare il testo dei documenti in embedding vettoriali durante l'ingestione. Questo consente una comprensione semantica e ricerche di similarità.
Imposta la pipeline RAG: Crea una pipeline di Generazione Aumentata da Recupero (RAG) creando un connettore a un modello, impostando una pipeline di ricerca e ingerendo i dati RAG in un indice.
Configura la memoria della conversazione: Abilita la memoria della conversazione e le funzionalità della pipeline RAG creando un ID di memoria e impostando le autorizzazioni di sicurezza appropriate per le interazioni degli utenti.
Implementa le funzionalità di ricerca: Scegli e implementa il tipo di ricerca desiderato: ricerca semantica, ricerca ibrida o ricerca sparsa in base ai requisiti del tuo caso d'uso.
Testa e distribuisci: Testa l'implementazione con query di esempio e distribuisci in produzione una volta soddisfatto dei risultati. Monitora le metriche di prestazione attraverso OpenSearch Dashboards.
FAQ di OpenSearch AI
OpenSearch è una suite di ricerca e analisi open source, con licenza Apache 2.0, guidata dalla comunità, costruita su Apache Lucene che facilita l'ingestione, la ricerca, la visualizzazione e l'analisi dei dati.
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