OpenSearch는 어떤 AI 기능을 제공하나요?

OpenSearch는 자연어 처리, 맥락 인식 기능 및 대규모 언어 모델을 배포하여 인터랙티브한 사용자 경험을 제공하는 기능을 포함한 생성 AI 경험 구축을 위한 툴킷을 제공합니다.

OpenSearch에서 사용할 수 있는 시각화 도구는 무엇인가요?

OpenSearch는 사용자가 데이터를 시각적으로 탐색하고 쿼리할 수 있도록 하는 유연하고 완전히 통합된 데이터 시각화 도구 세트를 포함합니다.

OpenSearch는 데이터 처리를 어떻게 처리하나요?

OpenSearch는 다운스트림 분석을 위해 데이터를 풍부하게 하고, 변환하고, 집계하도록 설계된 서버 측 데이터 수집기를 포함하여 포괄적인 데이터 처리 기능을 가능하게 합니다.

OpenSearch AI

WebsiteAI Search Engine AI Data Mining

OpenSearch AI는 생성적 AI 기능, 대규모 언어 모델 및 의미론적 검색을 통합하여 지능형 검색 경험 및 데이터 통찰력을 제공하는 강력한 오픈 소스 검색 및 분석 제품군입니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://kaisouai.com/?utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

OpenSearch AI 월간 트래픽 동향

OpenSearch AI는 트래픽이 30.5% 감소하여 38.7K의 방문을 기록했습니다. 이러한 큰 폭의 하락은 생성형 AI에 대한 전반적인 시장의 관심과 구글의 Gemini 2.0 Flash 및 마이크로소프트의 AI 지원 데이터센터에 대한 800억 달러 투자와 같은 경쟁사들의 주요 업데이트 출시의 영향을 받았을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

OpenSearch AI이란?

OpenSearch AI는 Apache Lucene을 기반으로 구축된 커뮤니티 주도, Apache 2.0 라이센스의 검색 및 분석 제품군인 OpenSearch 프로젝트의 AI 강화 진화를 나타냅니다. 2.9 버전부터 OpenSearch는 대규모 언어 모델 및 Amazon Bedrock, SageMaker와 같은 AI 서비스와의 원활한 통합을 허용하는 신경 검색 기능 및 AI/ML 커넥터를 도입했습니다. 이는 개발자에게 생성적 AI 경험을 구축하기 위한 유연한 도구를 제공하면서 검색, 분석 및 데이터 시각화에서의 핵심 강점을 유지합니다.

OpenSearch AI의 주요 기능

OpenSearch AI는 고급 AI/ML 기능을 통합한 커뮤니티 주도 오픈 소스 검색 및 분석 제품군으로, 벡터 검색, 신경 검색 및 생성 AI 기능을 포함합니다. 이는 기계 학습 기능을 통해 핵심 OpenSearch 기능을 확장하여 의미론적 이해, 벡터 데이터베이스 작업 및 AI 기반 검색 애플리케이션을 가능하게 하며, LangChain과 같은 인기 AI 프레임워크와의 호환성을 유지합니다.

벡터 검색 및 데이터베이스 기능: AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 유사성 검색을 가능하게 하는 FAISS 엔진을 통한 효율적인 필터링으로 k-NN 검색 및 벡터 데이터베이스 작업 지원

ML 커먼스 통합: 사전 훈련된 모델을 사용하고, 사용자 정의 모델을 업로드하거나 외부 기초 모델에 연결할 수 있도록 하는 ML 모델 관리용 내장 플러그인

신경 검색 프레임워크: 문서와 쿼리를 의미론적 검색을 위한 벡터 임베딩으로 변환하는 과정을 단순화하는 통합 신경 검색 기능

RAG 지원: AI 기반 챗봇 구축을 위한 LangChain과의 템플릿 및 벡터 저장소 통합을 포함한 검색 증강 생성에 대한 기본 지원

OpenSearch AI의 사용 사례

AI 기반 검색 애플리케이션: 향상된 검색 관련성을 위해 의미론적 이해와 맥락 인식을 갖춘 지능형 검색 시스템 구축

로그 분석: IT 운영 및 보안 통찰을 위해 대량의 로그 데이터를 분석하기 위해 AI 및 ML 기술 적용

대화형 AI: RAG 및 LLM 통합을 사용하여 생성적 챗봇 및 대화형 검색 경험 생성

문서 인텔리전스: 실행 가능한 통찰을 추출하기 위해 AI 기반 기능으로 복잡한 데이터 세트를 처리하고 분석

장점

100% 오픈 소스이며 Apache 2.0 라이센스에 따라 전체 사용자 정의 및 상업적 사용 가능

강력한 커뮤니티 지원 및 정기적인 기능 업데이트

인기 AI 프레임워크 및 서비스와의 원활한 통합

단점

설정 및 구성을 위한 기술 전문 지식 필요

ML 모델 및 인프라 관리가 복잡할 수 있음

OpenSearch AI 사용 방법

OpenSearch 환경 설정: 실행 중인 OpenSearch 인스턴스가 있는지 확인하십시오. 로컬에서 설정하거나 Amazon OpenSearch Service와 같은 관리 서비스를 사용할 수 있습니다.

ML 모델 통합 구성: Amazon SageMaker 또는 Amazon Bedrock과 같은 서비스에 대한 AI/ML 커넥터를 설정하거나 OpenSearch의 사전 훈련된 모델을 사용하십시오. ml_full_access 역할을 구성하려면 OpenSearch 대시보드 보안 섹션으로 이동하십시오.

벡터 데이터베이스 생성: AI 생성 임베딩을 저장하고 관리하기 위한 벡터 데이터베이스 기능을 설정하십시오. k-NN 기능을 갖춘 벡터 검색 작업을 지원하도록 인덱스를 구성하십시오.

신경 검색 활성화: 문서 텍스트를 수집 중에 벡터 임베딩으로 변환하기 위해 신경 검색 기능을 구성하십시오. 이를 통해 의미론적 이해 및 유사성 검색이 가능합니다.

RAG 파이프라인 설정: 모델에 대한 커넥터를 생성하고 검색 파이프라인을 설정하며 RAG 데이터를 인덱스에 수집하여 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만듭니다.

대화 메모리 구성: 메모리 ID를 생성하고 사용자 상호작용을 위한 적절한 보안 권한을 설정하여 대화 메모리 및 RAG 파이프라인 기능을 활성화하십시오.

검색 기능 구현: 사용 사례 요구 사항에 따라 원하는 검색 유형: 의미론적 검색, 하이브리드 검색 또는 희소 검색을 선택하고 구현하십시오.

테스트 및 배포: 샘플 쿼리로 구현을 테스트하고 결과에 만족하면 프로덕션에 배포하십시오. OpenSearch 대시보드를 통해 성능 메트릭을 모니터링하십시오.