Servizio OpenSearch di Amazon come database vettoriale

Migliora la qualità della ricerca combinando facilmente gli embedding vettoriali con le query tramite parole chiave basate su testo in un’unica richiesta di ricerca e utilizza algoritmi nearest neighbor avanzati come ANN (su HNSW e IVF) e la ricerca vettoriale k-NN esatta con dimensionamento automatico per fornire ricerche di similarità a bassa latenza. Crea database vettoriali su scala di miliardi di elementi in meno di un’ora con l’accelerazione GPU velocizza il time-to-market per le applicazioni di ricerca basata sull’IA, sistemi di raccomandazione e altre applicazioni di IA agentica.

Utilizza la gestione intelligente del ciclo di vita dei dati per ottimizzare i costi in base alla crescita dei carichi di lavoro.  Semplifica le operazioni dei database vettoriali con un’interfaccia facile da utilizzare per configurazioni completamente gestite e serverless. Usa la Console di gestione AWS e le API intuitive per implementare, gestire e scalare con facilità il database vettoriale senza complessità operative. Ottimizza automaticamente per ottenere qualità della ricerca, velocità e risparmi sui costi anziché passare settimane a configurare manualmente i parametri di algoritmi, compressione e impostazioni delle prestazioni.

Aggiungi, aggiorna o elimina gli embedding vettoriali in tempo reale senza reindicizzare o influire sulle prestazioni delle query. Questa funzionalità garantisce che i modelli di IA e le applicazioni di ricerca rimangano reattivi alle modifiche dinamiche dei dati, rendendola ideale per casi d’uso come la personalizzazione dell’e-commerce o il rilevamento delle anomalie, nei quali i dati si evolvono frequentemente.

Il Servizio OpenSearch di Amazon si integra con i servizi AWS e le piattaforme di IA di terze parti per supportare le moderne applicazioni di IA generativa. L’integrazione Zero-ETL con Amazon DynamoDB e Amazon DocumentDB consente di potenziare le applicazioni di IA generativa con la ricerca vettoriale sui dati operativi senza creare pipeline complesse. L’integrazione nativa bidirezionale con Amazon Bedrock semplifica i flussi di lavoro di IA generativa, consentendo di collegare i modelli di fondazione alla knowledge base per una generazione efficiente di embedding e per applicazioni di generazione potenziata da recupero dati (RAG). Servizio OpenSearch è il database vettoriale consigliato da AWS per Amazon Bedrock. Gli sviluppatori possono beneficiare della potenza di Amazon SageMaker per l’addestramento e l’implementazione dei modelli o connettersi facilmente ad Amazon Titan o a modelli di terze parti come OpenAI, Cohere, DeepSeek e altri tramite connettori predefiniti. Ciò consente uno sviluppo sicuro, efficiente e scalabile, massimizzando al contempo il valore dei dati esistenti e degli investimenti in infrastruttura.

Un servizio completamente gestito che amministra OpenSearch offrendo affidabilità per l’azienda, traendo vantaggio al contempo dall’innovazione open source. Mentre il servizio gestito elimina il sovraccarico di gestione dell’infrastruttura, la comunità open source globale contribuisce e migliora attivamente OpenSearch, ora parte di Linux Foundation, promuovendone il progresso continuo. Questo approccio offre un’elevata disponibilità con un accordo sul livello di servizio (SLA) del 99,99%, dimensionamento automatico, applicazione di patch e aggiornamenti, oltre alla flessibilità e indipendenza dal fornitore garantite dalla tecnologia con licenza Apache 2.0. La community open source aiuta anche a orientare la direzione del progetto, garantendo un’innovazione continua a beneficio di tutti gli utenti.

Migliora le esperienze di ricerca combinando la tradizionale ricerca per parole chiave con la somiglianza vettoriale per una maggiore pertinenza. Supporta la comprensione del linguaggio naturale, le query multimodali (testo, immagini e audio) e le funzionalità di ricerca ibride per fornire risultati contestualmente pertinenti con diversi tipi di contenuti.

Supporta raccomandazioni personalizzate su larga scala utilizzando la somiglianza vettoriale per assecondare le preferenze degli utenti su miliardi di articoli, fornendo suggerimenti pertinenti quasi in tempo reale.

Crea chatbot, assistenti e applicazioni di IA affidabili collegando i modelli di fondazione ai dati aziendali: in questo modo potrai ottenere risposte ed eseguire le attività in modo accurato e con la consapevolezza del contesto. Elimina le allucinazioni e migliora la precisione attraverso il recupero delle informazioni basato su vettori, mantenendo tempi di risposta rapidi sia per le query più semplici, sia per le interazioni complesse.

Identifica modelli e anomalie su larga scala confrontando le somiglianze vettoriali tra set di dati di grandi dimensioni: ciò consente di rilevare in tempo reale potenziali frodi, contraffazioni o attività sospette.