Сервис Amazon OpenSearch – Управляемый механизм извлечения данных

Создавайте решения на единой поисковой платформе, которая объединяет лексический, векторный и гибридный поиск в одной системе для получения более релевантных результатов, используя такие стратегии индексации, как HNSW и IVF, а также векторное квантование для оптимального баланса между точностью, задержкой и стоимостью в масштабах. Автоматическая оптимизация на основе машинного обучения и бессерверные графические процессоры сокращают необходимость в ручной настройке и ускоряют индексацию больших объемов векторов, а поддержка нескольких векторов и автоматическое семантическое обогащение повышают полноту поиска без ручных усилий. Агентный поиск организует многоэтапные процессы извлечения данных, которые динамически адаптируются к запросам. Интерпретируемое ранжирование позволяет понять принципы формирования результатов и точно настроить их релевантность. Для наблюдаемости анализируйте журналы, трассировки и метрики с помощью унифицированных информационных панелей с возможностью прямого выполнения запросов к Amazon S3, Amazon CloudWatch и Amazon Security Lake. Устраните необходимость перемещения данных и сократите затраты на хранение, а встроенное машинное обучение будет обнаруживать аномалии и автоматически отправлять оповещения для более быстрого устранения проблем.

Сосредоточьтесь на разработке, а не на управлении инфраструктурой. Сервис Amazon OpenSearch берет на себя резервное копирование, установку исправлений, мониторинг и обслуживание кластеров, а Аналитика кластеров выявляет проблемы и предлагает рекомендации по их устранению. Бессерверный OpenSearch устраняет необходимость планировать емкость благодаря автоматическому масштабированию в соответствии с нагрузкой без простоев.

Получайте данные в режиме реального времени или пакетном режиме через Amazon Kinesis, AWS Glue или интеграции с нулевым использованием ETL с Amazon S3 и Amazon DynamoDB, а также обогащайте их с помощью встроенных конвейеров приема данных. Коннекторы моделей, поддержка сервера MCP и интеграция с Amazon Bedrock и Amazon SageMaker позволяют подключать нужную модель ИИ с помощью конфигурации, без написания собственного кода. А с помощью навыков агентов OpenSearch вы можете создавать поисковые приложения, анализировать журналы и переносить решения в сервис OpenSearch прямо из привычной вам агентной среды разработки, включая Kiro, Claude и Cursor.  

Создавайте решения на базе OpenSearch – проекта с открытым исходным кодом, развиваемого сообществом в рамках Linux Foundation. В развитие OpenSearch внесли вклад более 3000 участников из более чем 500 организаций, он насчитывает более 1,7 млрд загрузок.  Пользуйтесь преимуществами независимого управления и долгосрочной устойчивости без зависимости от одного поставщика. Начните с локальной разработки, а затем без проблем переходите к сервису Amazon OpenSearch для развертывания в производственной среде и требуемом масштабе, получая встроенные возможности масштабирования, высокой доступности и упрощенного управления. Развертывайте и запускайте решения в различных средах, сохраняя полный контроль над данными и архитектурой, с гарантированными лицензией Apache 2.0 долгосрочным доступом и возможностью расширения. 

Эффективно выполняйте рабочие нагрузки благодаря интеллектуальной многоуровневой организации хранения, которая управляет данными между уровнями хранения в зависимости от характера доступа, а также благодаря конфигурациям векторного поиска, оптимизированным для работы на диске или в памяти, что позволяет находить оптимальный баланс между производительностью и стоимостью для каждой рабочей нагрузки. Защищайте приложения с поддержкой нескольких тенантов с помощью ролевого управления доступом (RBAC) для детальной настройки разрешений и шифрования на уровне индексов для изоляции данных тенантов. Обеспечьте доступность на уровне 99,99% благодаря развертыванию в нескольких зонах доступности с резервированием, автоматическому переключению на резервную систему и встроенному резервированию для обеспечения непрерывности бизнеса.

Повышайте точность и релевантность ответов из больших языковых моделей (LLM), включив дополненную извлеченными данными генерацию (RAG) с сервисом Amazon OpenSearch в качестве базы знаний.

Храните и ищите многомерные векторы для семантического и мультимодального поиска по текстовым данным, изображениям, аудио- и видеоданным в любых масштабах. Интегрируйте решения с базовыми моделями на Amazon Bedrock, Amazon SageMaker и у сторонних поставщиков, чтобы реализовать интеллектуальный поиск, чат-ботов, персонализированные рекомендации и аналитику с использованием ИИ.

Предоставляйте релевантные результаты поиска с учетом контекста, адаптированные к намерениям и поведению пользователей. Объединяйте лексический, векторный и гибридный поиск с настройкой релевантности на основе машинного обучения, создавая поисковые решения, которые со временем совершенствуются в приложениях для электронной коммерции, медиа и корпоративных систем.

Централизуйте и анализируйте данные безопасности и мониторинга, чтобы обнаруживать угрозы в режиме реального времени, управлять инцидентами, а также улучшать работоспособность приложений. Получайте единую картину происходящего в журналах, трассировках и метриках, чтобы быстрее устранять проблемы и повышать надежность систем.