Amazon OpenSearch Service en tant que base de données vectorielles

Améliorez la qualité de la recherche en combinant de manière fluide des vectorisations avec des requêtes de mots clés textuelles dans une seule demande de recherche et utilisez des algorithmes avancés de voisin le plus proche tels qu’ANN (pour HNSW et IVF) et la recherche vectorielle k-NN exacte avec mise à l’échelle automatique pour fournir des recherches de similarité à faible latence. Créez des bases de données vectorielles de plusieurs milliards d’entrées en moins d’une heure grâce à l’accélération GPU et accélérez la mise sur le marché d’applications de recherche basées sur l’IA, de systèmes de recommandation et d’autres applications d’IA agentique.

Tirez parti de la gestion intelligente du cycle de vie des données pour optimiser les coûts à mesure que vos charges de travail augmentent.  Simplifiez les opérations de bases de données vectorielles grâce à une interface facile à utiliser pour les configurations entièrement gérées et sans serveur. Utilisez la Console de gestion AWS et les API intuitives pour déployer, gérer et mettre à l’échelle facilement votre base de données vectorielles, sans complexité opérationnelle. Optimisez automatiquement pour améliorer la qualité et la rapidité des recherches et réaliser des économies au lieu de passer des semaines à configurer manuellement les paramètres des algorithmes, de la compression et des paramètres de performance.

Ajoutez, mettez à jour ou supprimez des vectorisations en temps réel sans réindexer ou affecter les performances des requêtes. Cette fonctionnalité garantit que les modèles d’IA et les applications de recherche restent réactifs aux modifications dynamiques des données, ce qui en fait la solution idéale pour des cas d’utilisation tels que la personnalisation du commerce électronique ou la détection d’anomalies lorsque les données évoluent fréquemment.

Amazon OpenSearch Service s’intègre aux services AWS et à des plateformes d’IA tierces pour prendre en charge des applications modernes d’IA générative. L’intégration zéro ETL avec Amazon DynamoDB et Amazon DocumentDB vous permet d’améliorer vos applications d’IA générative grâce à la recherche vectorielle dans des données opérationnelles sans créer de pipelines complexes. L’intégration bidirectionnelle native avec Amazon Bedrock rationalise les flux de travail d’IA générative, vous permettant de connecter des modèles de base à votre base de connaissances pour des applications de génération de vectorisation et de génération augmentée de récupération (RAG) efficaces. OpenSearch Service est la base de données vectorielles recommandée par AWS pour Amazon Bedrock. Les développeurs peuvent exploiter la puissance d’Amazon SageMaker pour l’entraînement et le déploiement de modèles, ou se connecter facilement à Amazon Titan ou à des modèles tiers tels qu’OpenAI, Cohere, DeepSeek et d’autres via des connecteurs prédéfinis. Cela permet un développement sécurisé, efficace et évolutif tout en maximisant la valeur de vos investissements existants en matière de données et d’infrastructure.

Un service entièrement géré qui dirige OpenSearch en garantissant la fiabilité de l’entreprise tout en tirant parti de l’innovation open source. La communauté open source mondiale contribue activement à OpenSearch (qui fait désormais partie de la Linux Foundation) et l’améliore, favorisant ainsi une évolution continue tandis que le service géré élimine les frais de gestion de l’infrastructure. Cette approche assure une haute disponibilité (99,99 % de SLA), une mise à l’échelle, des correctifs et des mises à jour automatisés, ainsi que la flexibilité et la neutralité vis-à-vis des fournisseurs de la technologie sous licence Apache 2.0. La communauté open source aide également à guider l’orientation du projet, garantissant une innovation continue qui profite à tous les utilisateurs.

Améliorez les expériences de recherche en associant la recherche par mot clé traditionnelle à la similarité vectorielle pour une pertinence accrue. Favorisez la compréhension du langage naturel, les requêtes multimodales (texte, images, audio) et les fonctionnalités de recherche hybrides pour fournir des résultats contextuellement pertinents pour divers types de contenu.

Générez des recommandations personnalisées à grande échelle en utilisant la similarité vectorielle pour faire correspondre les préférences des utilisateurs sur des milliards d’articles, fournissant ainsi des suggestions pertinentes en temps quasi réel.

Créez des chatbots, des assistants et des applications d’IA fiables en connectant des modèles de base aux données de votre entreprise, afin de permettre des réponses précises et contextuelles, ainsi que l’exécution des tâches. Éliminez les hallucinations et renforcez la précision grâce à la récupération d’informations vectorielles tout en maintenant des temps de réponse rapides pour les requêtes simples et les interactions complexes.

Identifiez les motifs et les anomalies à grande échelle en comparant les similitudes vectorielles entre de grands jeux de données, ce qui permet de détecter en temps réel les fraudes potentielles, les contrefaçons ou les activités suspectes.