Amazon OpenSearch Service als Vektordatenbank

Verbessern Sie die Suchqualität, indem Sie Vektor-Einbettungen reibungslos mit textbasierten Stichwortabfragen in einer einzigen Suchanfrage kombinieren und fortgeschrittene Algorithmen für nächste Nachbarn wie ANN (über HNSW und IVF) und die exakte k-NN-Vektorsuche mit automatischer Skalierung nutzen, um Ähnlichkeitssuchen mit geringer Latenz zu ermöglichen. Erstellen Sie mithilfe von GPU-Beschleunigung milliardengroße Vektordatenbanken in weniger als einer Stunde und verkürzen Sie die Markteinführungszeit für KI-gestützte Suchanwendungen, Empfehlungssysteme und andere agentenbasierte KI-Anwendungen.

Nutzen Sie intelligentes Datenlebenszyklusmanagement, um die Kosten zu optimieren, wenn Ihre Workloads wachsen.  Vereinfachen Sie den Vektordatenbankbetrieb mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche für vollständig verwaltete und Serverless-Konfigurationen. Verwenden Sie die intuitive AWS-Managementkonsole und die APIs, um Ihre Vektordatenbank einfach bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren, ohne den Betrieb zu komplizieren. Optimieren Sie automatisch für Suchqualität, Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen, anstatt wochenlang Parameter für Algorithmen, Komprimierung und Leistungseinstellungen manuell zu konfigurieren.

Vektoreinbettungen lassen sich in Echtzeit hinzufügen, aktualisieren oder löschen – ohne erneute Indizierung und ohne Beeinträchtigung der Abfrageleistung. Diese Funktion stellt sicher, dass KI-Modelle und Suchanwendungen auf dynamische Datenänderungen reagieren. Sie eignet sich daher ideal für Anwendungsfälle wie die Personalisierung im E-Commerce oder die Erkennung von Anomalien, bei denen sich die Daten häufig ändern.

Amazon OpenSearch Service lässt sich in AWS-Services und KI-Plattformen von Drittanbietern integrieren, um moderne Generative-KI-Anwendungen zu unterstützen. Die Zero-ETL-Integration mit Amazon DynamoDB und Amazon DocumentDB ermöglicht es Ihnen, Ihre Generative-KI-Anwendungen um eine Vektorsuche in Betriebsdaten zu erweitern, ohne komplexe Pipelines erstellen zu müssen. Die native bidirektionale Integration in Amazon Bedrock optimiert Generative-KI-Workflows. So können Sie Basismodelle mit der eigenen Wissensdatenbank verbinden, um effiziente Anwendungen für die Einbettungsgenerierung und die Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu ermöglichen. Bei OpenSearch Service handelt es sich um die von AWS empfohlene Vektordatenbank für Amazon Bedrock. Entwickler können die Leistungsfähigkeit von Amazon SageMaker für das Training und die Bereitstellung von Modellen nutzen oder über vorgefertigte Konnektoren mühelos eine Verbindung zu Amazon Titan oder zu Modellen von Drittanbietern wie OpenAI, Cohere, DeepSeek und anderen herstellen. Das ermöglicht eine sichere, effiziente und skalierbare Entwicklung und maximiert zugleich den Nutzen Ihrer vorhandenen Investitionen in Daten und Infrastruktur.

Ein vollständig verwalteter Service, welcher OpenSearch verwaltet und eine unternehmenstaugliche Zuverlässigkeit durch Open-Source-Innovationen gewährleistet. Die weltweite Open-Source-Community trägt aktiv zur Weiterentwicklung von OpenSearch (jetzt Teil der Linux Foundation) bei und treibt die kontinuierliche Verbesserung voran. Dank des verwalteten Service entfällt der Aufwand für die Infrastrukturverwaltung. Dieser Ansatz bietet eine hohe Verfügbarkeit (SLA von 99,99 %), automatische Skalierungen, Patch-Einspielungen und Updates sowie die Flexibilität und Anbieterneutralität der unter Apache 2.0 lizenzierten Technologie. Außerdem bestimmt die Open-Source-Community die Richtung des Projekts mit, was kontinuierliche Innovation gewährleistet, von der alle Benutzer profitieren.

Verbessern Sie das Sucherlebnis durch die Kombination der traditionellen Schlüsselwortsuche mit Vektorähnlichkeit, um so die Relevanz zu verbessern. Unterstützen Sie das natürliche Sprachverständnis, multimodale Abfragen (Text, Bilder, Audio) und hybride Suchfunktionen, um kontextrelevante Ergebnisse für verschiedenartigste Inhalte bereitzustellen.

Unterstützen Sie personalisierte Empfehlungen in großem Umfang. Gleichen Sie dazu mithilfe von Vektorähnlichkeiten die Benutzerpräferenzen bei Milliarden Elementen ab, um relevante Vorschläge nahezu in Echtzeit unterbreiten zu können.

Entwickeln Sie vertrauenswürdige KI-Chatbots, -Assistenten und -Anwendungen, indem Sie Basismodelle mit Ihren Geschäftsdaten verbinden und so genaue, kontextbezogene Antworten und Ausführungen von Aufgaben ermöglichen. Beseitigen Sie Halluzinationen und verbessern Sie die Genauigkeit durch einen vektorgestützten Informationsabruf unter Beibehaltung kurzer Reaktionszeiten – sowohl bei einfachen Abfragen als auch bei komplexen Interaktionen.

Identifizieren Sie Muster und Anomalien in großem Umfang durch den Vergleich von Vektorähnlichkeiten in großen Datensätzen, um potenziellen Betrug, Fälschungen oder verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen zu können.