Amazon OpenSearch Service - เครื่องมือการดึงข้อมูลที่มีการจัดการ
เครื่องมือการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ AI, การค้นหา และการวิเคราะห์ — ในทุกขนาด
Amazon OpenSearch Service คืออะไร
Amazon OpenSearch Service เป็นเครื่องมือการดึงข้อมูลที่มีการจัดการที่สร้างขึ้นบน OpenSearch สำหรับ Agentic AI, การค้นหา และการวิเคราะห์ โดยรวมการดึงข้อมูลเวกเตอร์, คำศัพท์, ไฮบริด และเอเจนติกในระบบเดียว ให้ผลลัพธ์ที่มีความหน่วงต่ำ และมีความเกี่ยวข้องสูงในระดับเพตาไบต์ ความสามารถด้าน AI และ ML แบบเนทีฟ ช่วยในการสร้างระบบการฝัง, การอนุมาน และจัดการเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนติกได้โดยตรงภายในบริการ การเข้าถึงข้อมูลได้อย่างราบรื่นด้วย ZeroeTL และการผสานรวมโดยตรงกับบริการ AI เช่น Amazon Bedrock และโมเดลของบุคคลที่สาม ช่วยให้คุณเร่งการพัฒนา AI และเข้าสู่ตลาดได้เร็วขึ้น
ฟีเจอร์หลัก
ไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์
ขับเคลื่อน Agentic AI และเวิร์กโหลดแบบไดนามิกด้วยการปรับขนาดขึ้นและปรับขนาดให้เป็นศูนย์ได้ทันที โดยไม่ต้องบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐาน และไม่มีค่าใช้จ่ายขณะไม่ได้ใช้งาน
ฐานข้อมูลเวกเตอร์
สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยเวกเตอร์และแอปพลิเคชัน AI สำหรับองค์กรด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ปรับขนาดได้ ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพสูง
ข้อมูลการสังเกต
วิเคราะห์บันทึก เส้นทาง และเมตริกผ่านแดชบอร์ดแบบครบวงจรพร้อมการตรวจจับความผิดปกติและการแจ้งเตือนอัตโนมัติในตัว
ประโยชน์ของ Amazon OpenSearch Service
สร้างรากฐานการค้นหาแบบครบวงจรที่ผสมผสานการดึงคำศัพท์ เวกเตอร์ และการดึงข้อมูลแบบไฮบริดในระบบเดียวเพื่อผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ด้วยกลยุทธ์การจัดทำดัชนี เช่น HNSW และ IVF และด้วยการหาปริมาณเวกเตอร์เพื่อปรับสมดุลความแม่นยำ ความล่าช้า และต้นทุนในวงกว้าง การเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติด้วยพลังจาก ML และ GPU แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ช่วยการปรับแต่งด้วยตนเอง พร้อมเร่งความเร็วในการทำดัชนีเวกเตอร์ขนาดใหญ่ ในขณะเดียวกันมัลติเวกเตอร์และการเสริมความสมบูรณ์ของความหมายโดยอัตโนมัติจะเพิ่มการจดจำโดยไม่ต้องแก้เอง การค้นหาแบบเอเจนติกจะจัดควบคุมระบบการดึงข้อมูลแบบหลายขั้นตอนที่ปรับให้เข้ากับแบบสอบถามแบบไดนามิก การให้คะแนนที่อธิบายได้เพื่อทำความเข้าใจการตัดสินใจในการจัดอันดับและปรับแต่งความเกี่ยวข้องอย่างแม่นยำ สำหรับข้อมูลการสังเกต จะวิเคราะห์ข้อมูลบันทึก เส้นทาง และเมตริกผ่านแดชบอร์ดแบบรวมพร้อมความสามารถในการสืบค้นโดยตรงสำหรับ Amazon S3, Amazon CloudWatch และ Amazon Security Lake ลดการเคลื่อนย้ายของข้อมูลและลดต้นทุนการจัดเก็บ ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิงในตัวจะตรวจจับความผิดปกติและแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติเพื่อการแก้ปัญหาที่เร็วขึ้น
มุ่งเน้นที่การสร้าง ไม่ใช่การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน Amazon OpenSearch Service จะจัดการการสำรองข้อมูล, การแพตช์, การตรวจสอบ และการบำรุงรักษาคลัสเตอร์ ในขณะที่ Cluster Insights จะแสดงปัญหาด้วยคำแนะนำที่กำหนดไว้ OpenSearch Serverless จะลดการวางแผนความจุด้วยการปรับขนาดอัตโนมัติที่ปรับให้เข้ากับความต้องการโดยไม่ต้องหยุดทำงาน
นำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือเป็นชุดผ่าน Amazon Kinesis, AWS Glue หรือการบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อกับ Amazon S3 และ Amazon DynamoDB และเพิ่มความสมบูรณ์ให้กับข้อมูลด้วยไปป์ไลน์การนำเข้าข้อมูลในตัว ตัวเชื่อมต่อโมเดล, การรองรับ MCP Server และการผสานรวมเข้ากับ Amazon Bedrock และ Amazon SageMaker ช่วยให้คุณเชื่อมต่อโมเดล AI ที่เหมาะสมผ่านการกำหนดค่า โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง และ OpenSearch Agent Skill จะช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันการค้นหา ตรวจสอบข้อมูลบันทึก และย้ายไปบริการ OpenSearch ได้โดยตรงจาก IDE เอเจนติกที่คุณชื่นชอบ รวมถึง Kiro, Claude และ Cursor
สร้างบน OpenSearch ซึ่งเป็นโครงการโอเพนซอร์สที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน Linux Foundation ที่มีการดาวน์โหลดและผลงานมากกว่า 1.7 พันล้านรายการจากผู้มีส่วนร่วมกว่า 3,000 คนในองค์กรกว่า 500 แห่ง ได้รับประโยชน์จากการกำกับดูแลที่เป็นกลางและความยั่งยืนในระยะยาวโดยไม่ต้องพึ่งเวนเดอร์เพียงรายเดียว เริ่มทำงานในเครื่อง จากนั้นเปลี่ยนไปใช้ Amazon OpenSearch Service อย่างราบรื่นสำหรับการปรับใช้ในระดับใช้งานจริง ด้วยความสามารถในการปรับขนาดในตัว ความพร้อมใช้งาน และความเรียบง่ายในการดำเนินงาน เริ่มใช้และใช้งานในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมข้อมูลและสถาปัตยกรรมของคุณอย่างเต็มที่ ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยใบอนุญาต Apache เวอร์ชัน 2.0 เพื่อการเข้าถึงและการขยายในระยะยาว
เรียกใช้เวิร์กโหลดได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการจัดระดับอัจฉริยะที่บริหารข้อมูลในระดับพื้นที่เก็บข้อมูลตามรูปแบบการเข้าถึง และการกำหนดค่าการค้นหาเวกเตอร์ที่ปรับให้เหมาะสมกับหน่วยความจำหรือปรับให้เหมาะสมกับดิสก์ ซึ่งช่วยให้คุณปรับสมดุลประสิทธิภาพและต้นทุนต่อเวิร์กโหลด รักษาความปลอดภัยให้แอปพลิเคชันแบบหลายผู้เช่าด้วยระบบควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) เพื่อการกำหนดสิทธิ์อย่างละเอียด และการเข้ารหัสระดับดัชนีเพื่อการแยกข้อมูลของแต่ละผู้เช่าออกจากกัน เพิ่มความพร้อมใช้งาน 99.99% ด้วยการใช้ multi-AZ with Standby ที่จะใช้ระบบสำรองเพื่อกู้คืนข้อมูลโดยอัตโนมัติ และระบบสำรองในตัวเพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจ
กรณีการใช้งาน
เพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของการตอบสนองจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยการรวมการดึงข้อมูลเพื่อการสร้างแบบเสริม (RAG) เข้ากับ Amazon OpenSearch Service เป็นฐานความรู้
จัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์หลายมิติเพื่อการค้นหาเชิงความหมายและหลายรูปแบบ จากทั้งข้อมูลที่เป็นข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ ในทุกขนาด ผสานรวมกับโมเดลพื้นฐานบน Amazon Bedrock, Amazon SageMaker และผู้ให้บริการของบริษัทอื่น เพื่อรองรับการค้นหาอัจฉริยะ, แชทบอท, คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และการวิเคราะห์ที่ใช้ AI ช่วย
ส่งผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องและเข้าใจบริบท โดยปรับให้เหมาะกับเจตนาและพฤติกรรมของผู้ใช้ รวมการดึงคำศัพท์ เวกเตอร์ และการดึงข้อมูลแบบไฮบริดเข้ากับการปรับแต่งความเกี่ยวข้องที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อสร้างประสบการณ์การค้นหาที่ดีขึ้นตามเวลาในแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซ สื่อ และองค์กร
รวมศูนย์และวิเคราะห์ข้อมูลด้านการรักษาความปลอดภัยและข้อมูลการสังเกตเพื่อการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ การจัดการอุบัติการณ์ และการปรับปรุงความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชัน รับการมองเห็นแบบครบวงจรในข้อมูลบันทึกข้อมูลร่องรอยและเมตริกเพื่อแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้นและเพิ่มความเสถียรของระบบ
Adobe
Adobe ขยายระบบ Acrobat AI Assistant จากการพิสูจน์แนวคิดสู่การรองรับผู้ใช้งานหลายร้อยล้านคนบน AWS Amazon OpenSearch Service เสริมความสามารถในการระบุแหล่งที่มาและการอ้างอิงเป็นแกนกลางของประสบการณ์ และ Amazon Bedrock ขยายการรองรับ AI หลายภาษาเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายทั่วโลก Adobe ช่วยให้ผู้ใช้งานดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงออกจากเอกสารได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นจากไฟล์ PDF ที่หมุนเวียนหลายล้านล้านฉบับ
