Veröffentlicht am: Nov 22, 2023
OpenSearch Service 2.11 enthält jetzt OpenSearch Neural Sparse Retrieval. Suchspezialisten steht jetzt eine zusätzliche Suchmethode für ihre Suchanwendungen zur Verfügung. Sie bietet ein verbessertes semantisches Verständnis, während gleichzeitig die Rechenkosten und die Rechenlatenz gering gehalten werden, was der lexikalischen Suche näher kommt.
Neural Sparse Retrieval ist eine neue Art der Sparse-Embedding-Methode, die in vielerlei Hinsicht der klassischen terminologiebasierten Indexierung ähnelt, jedoch seltenere Wörter und Ausdrücke besser versteht. Neural Sparse Retrieval verwendet auf Basis der Transformer-Technologie entwickelte Modelle (z. B. GPT oder BERT), um informationsreiche Einbettungen zu erstellen, die auf skalierbare Weise die lexikalische Herausforderung mit nicht übereinstimmenden Wörtern lösen. Diese neue Sparse-Retrieval-Funktion mit OpenSearch Service weist die Modi „Nur Dokumente“ und „Bi-Encoder“ auf, die jeweils unterschiedliche Vorteile bieten. Der Modus „Nur Dokumente“ bietet eine Leistung mit niedriger Latenz, die eher mit der lexikalischen Suche vergleichbar ist, wobei die erweiterte Syntax im Vergleich zu Methoden mit hoher Dichte eingeschränkt ist. Der Bi-Encoder-Modus maximiert die Suchrelevanz und arbeitet gleichzeitig mit höherer Latenz. Mit diesem Update können Benutzer jetzt die Methode wählen, die ihren Anforderungen in puncto Leistung, Genauigkeit und Kosten am besten entspricht.
Neural Sparse Retrieval ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon OpenSearch Service verfügbar ist. Informationen zum Upgrade auf OpenSearch 2.11 finden Sie in der Dokumentation.
Weitere Informationen zu Amazon OpenSearch Service finden Sie auf der Produktseite.