Publicado en: Oct 27, 2023
Los usuarios ahora pueden beneficiarse de un filtrado de consultas más eficiente con el motor K-NN FAISS de OpenSearch al utilizar OpenSearch 2.9 en Amazon OpenSearch Service. Anteriormente exclusiva del motor Lucene k-NN de OpenSearch, la eficiente capacidad de filtros de consultas vectoriales de OpenSearch evalúa de manera inteligente las estrategias de filtrado óptimas, como el filtrado previo con el vecino más cercano aproximado (ANN) o el filtrado con el vecino más cercano (k-NN) exacto, a fin de determinar la mejor estrategia para ofrecer consultas de búsqueda vectorial precisas y de baja latencia. En versiones anteriores de OpenSearch, las consultas vectoriales del motor FAISS utilizaban técnicas de posfiltrado, que permitían filtrar consultas a gran escala, pero es posible que devuelvan un número de resultados inferior al «k» solicitado.
Los filtros de consultas vectoriales eficientes han demostrado la capacidad de ofrecer resultados precisos y de baja latencia, lo que permite a los clientes crear aplicaciones de búsqueda vectorial con mayor capacidad de respuesta, como experiencias de búsqueda semántica o visual. Los filtros de consulta vectorial son un elemento clave para la búsqueda híbrida, ya que permiten a los usuarios realizar búsquedas vectoriales y, al mismo tiempo, filtrar los metadatos para recuperar la información más relevante mediante técnicas vectoriales y léxicas. Esta nueva función mejora la capacidad de filtrado de consultas existente de OpenSearch al proporcionar una precisión y velocidad mejoradas.
Los filtros de consulta vectorial eficientes para FAISS están disponibles en todas las regiones de AWS en las que se ofrece Amazon OpenSearch Service. Para obtener más información sobre la compatibilidad con el filtrado de consultas vectoriales en OpenSearch, consulte la documentación.