Amazon OpenSearch Hizmeti - Yönetilen Veri Alma Altyapısı

HNSW ve IVF gibi dizine ekleme stratejileri ve geniş ölçekte doğruluk, gecikme süresi ve maliyeti dengelemek için vektör niceleme ile daha alakalı sonuçlar elde etmek için tek bir sistemde sözcük, vektör ve hibrit veri alımını birleştiren birleşik bir arama temeli üzerine oluşturun. Makine öğrenimi destekli otomatik optimizasyon ve sunucusuz GPU manuel ayarlamayı azaltır ve büyük ölçekli vektör dizini oluşturmayı hızlandırırken çoklu vektör ve otomatik anlamsal zenginleştirme manuel çaba harcamadan geri çağırmayı iyileştirir. Temsilci arama, sorgulara dinamik olarak uyum sağlayan çok adımlı veri alma iş akışlarını düzenler. Sıralama kararlarını anlamak ve alaka düzeyine hassas bir şekilde ince ayar yapmak için açıklanabilir puanlama. Gözlenebilirlik için Amazon S3, Amazon CloudWatch ve Amazon Security Lake için doğrudan sorgu özelliklerine sahip birleşik panolar aracılığıyla günlükleri, izleri ve ölçümleri analiz edin. Yerleşik makine öğrenimi anormallikleri algılar ve daha hızlı çözümleme için uyarıları otomatikleştirirken veri hareketini ortadan kaldırın ve depolama maliyetlerini azaltın.

Altyapıyı yönetmeye değil, oluşturmaya odaklanın. Amazon OpenSearch Hizmeti yedeklemeleri, düzeltme eklerini, izlemeyi ve küme bakımını gerçekleştirirken Küme Öngörüleri, yönlendirici önerilerle ilgili sorunları ortaya çıkarır. OpenSearch Sunucusuz, kesinti süresi olmadan talebe uygun otomatik ölçeklendirme ile kapasite planlamasını ortadan kaldırır.

Amazon S3 ve Amazon DynamoDB ile Amazon Kinesis, AWS Glue veya sıfır ETL entegrasyonları aracılığıyla verileri gerçek zamanlı veya toplu olarak alın ve yerleşik alım işlem hatları ile zenginleştirin. Model bağlayıcıları, MCP sunucusu desteği ve Amazon Bedrock ve Amazon SageMaker ile yapılan entegrasyonlar, özel kod yoluyla değil, doğru yapay zekâ modelini yapılandırma yoluyla bağlamanıza olanak tanır. Ayrıca OpenSearch Temsilci Becerileri ile doğrudan Kiro, Claude ve Cursor dâhil sevdiğiniz temsilci tabanlı IDE'nizden arama uygulamaları oluşturabilir, günlükleri inceleyebilir ve OpenSearch Hizmeti'ne taşıyabilirsiniz.  

Linux Foundation'daki açık kaynaklı ve topluluk odaklı bir proje olan OpenSearch'ü, 1,7 milyardan fazla indirme ve 500'den fazla kuruluştan 3.000'i aşkın katılımcı tarafından sağlanan katkılarla geliştirin.  Tek tedarikçi bağımlılığı olmadan tarafsız yönetişim ve uzun vadeli sürdürülebilirlikten yararlanın. Yerel olarak başlayın, ardından yerleşik ölçeklenebilirlik, kullanılabilirlik ve operasyonel basitlik ile üretim ölçeğinde dağıtım için Amazon OpenSearch Hizmeti'ne sorunsuz bir şekilde geçin. Uzun süreli erişim ve genişletilebilirlik için Apache Lisansı Sürüm 2.0 ile desteklenen verilerinizin ve mimarinizin tam kontrolüyle ortamlar arasında dağıtın ve çalıştırın. 

Verileri erişim modellerine dayalı olarak depolama katmanları arasında yöneten akıllı katmanlama ve performans ile iş yükü başına maliyeti dengelemenize olanak tanıyan bellek veya disk için optimize edilmiş vektör arama yapılandırmalarıyla iş yüklerini verimli bir şekilde çalıştırın. Ayrıntılı izinler için rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) ve kiracı verisi yalıtımı için dizin düzeyinde şifreleme ile çok kiracılı uygulamaların güvenliğini sağlayın. Bekleme özellikli çoklu-AZ dağıtımları, otomatik yük devretme ve iş sürekliliği için yerleşik yedekleme özelliği ile %99,99 erişilebilirlik elde edin.

Almayla Artırılmış Üretim'i (RAG) bilgi tabanı olarak Amazon OpenSearch Hizmeti ile birleştirerek büyük dil modellerinden (LLM'ler) gelen yanıtların doğruluğunu ve uygunluğunu artırın.

Her ölçekte metin, görüntü, ses ve video verileri arasında anlamsal ve çok modlu arama için yüksek boyutlu vektörleri depolayın ve arayın. Intelligent Search, sohbet robotları, kişiselleştirilmiş öneriler ve yapay zekâ destekli analizi desteklemek için Amazon Bedrock, Amazon SageMaker ve üçüncü taraf sağlayıcılardaki altyapı modelleriyle entegre edin.

Kullanıcı niyetine ve davranışına göre özel olarak hazırlanan, alakalı ve bağlama duyarlı arama sonuçları sunun. E-ticaret, medya ve kurumsal uygulamalarda zaman içinde gelişen arama deneyimleri oluşturmak için sözcük, vektör ve hibrit veri alımını makine öğrenimi destekli alaka düzeyi ayarlama ile birleştirin.

Gerçek zamanlı tehdit algılama, olay yönetimi ve iyileştirilmiş uygulama durumu için güvenlik ve gözlemlenebilirlik verilerini merkezîleştirip analiz edin. Sorunları daha hızlı çözmek ve sistem güvenilirliğini artırmak için günlükler, izler ve ölçümler arasında birleşik görünürlük elde edin.