Amazon OpenSearch Service como base de datos vectorial

Mejore la calidad de la búsqueda al combinar sin problemas las incrustaciones vectoriales con las consultas de palabras clave basadas en texto en una sola solicitud de búsqueda y utilice algoritmos avanzados de vecinos más cercanos, como ANN (en HNSW e IVF) y una búsqueda vectorial exacta de k-NN con escalado automático para ofrecer búsquedas de similitud de baja latencia. Cree bases de datos vectoriales a escala de miles de millones en menos de una hora con la aceleración de la GPU y acelere el tiempo de comercialización de aplicaciones de búsqueda, sistemas de recomendación y otras aplicaciones de IA agencial con tecnología de IA.

Aproveche la administración inteligente del ciclo de vida de los datos para optimizar los costos a medida que aumentan sus cargas de trabajo.  Simplifique las operaciones de bases de datos vectoriales con una interfaz fácil de usar para configuraciones totalmente administradas y sin servidor. Utilice la intuitiva consola de administración de AWS y las API para implementar, administrar y escalar fácilmente su base de datos vectorial, sin complejidad operativa. Optimice automáticamente la calidad de la búsqueda, la velocidad y el ahorro de costos en lugar de pasar semanas configurando manualmente los parámetros de los algoritmos, la compresión y los ajustes de rendimiento.

Agregue, actualice o elimine incrustaciones vectoriales en tiempo real sin tener que volver a indexar ni afectar al rendimiento de las consultas. Esta capacidad garantiza que los modelos de IA y las aplicaciones de búsqueda sigan respondiendo a los cambios dinámicos de los datos, lo que la hace ideal para casos de uso como la personalización del comercio electrónico o la detección de anomalías, en los que los datos evolucionan con frecuencia.

Amazon OpenSearch Service se integra con los servicios de AWS y las plataformas de IA de terceros para dar soporte a las modernas aplicaciones de IA generativa. La integración sin ETL con Amazon DynamoDB y Amazon DocumentDB le permite mejorar sus aplicaciones de IA generativa con la búsqueda vectorial en los datos operativos sin crear canalizaciones complejas. La integración bidireccional nativa con Amazon Bedrock optimiza los flujos de trabajo de IA generativa, lo que le permite conectar los modelos fundacionales a su base de conocimientos para obtener aplicaciones eficientes de generación de incrustaciones y generación aumentada por recuperación (RAG). OpenSearch Service es la base de datos vectorial recomendada por AWS para Amazon Bedrock. Los desarrolladores pueden aprovechar la potencia de Amazon SageMaker para el entrenamiento y la implementación de modelos o conectarse sin esfuerzo a Amazon Titan o a modelos de terceros, como OpenAI, Cohere, DeepSeek y otros, a través de conectores prediseñados. Esto permite un desarrollo seguro, eficiente y escalable, al tiempo que maximiza el valor de sus inversiones actuales en infraestructura y datos.

Un servicio completamente administrado que gestiona OpenSearch y ofrece fiabilidad empresarial y, al mismo tiempo, aprovecha la innovación del código abierto. La comunidad global de código abierto contribuye activamente a OpenSearch (que ahora forma parte de la Fundación Linux) y lo mejora, lo que impulsa el avance continuo y, al mismo tiempo, el servicio administrado elimina la sobrecarga de administración de la infraestructura. Este enfoque proporciona una alta disponibilidad (SLA del 99,99 %), escalado, parches y actualizaciones automatizados, además de la flexibilidad y la neutralidad con respecto a los proveedores de la tecnología con licencia Apache 2.0. La comunidad de código abierto también ayuda a guiar la dirección del proyecto, garantizando una innovación continua que beneficie a todos los usuarios.

Para mejorar las experiencias de búsqueda, combine la búsqueda de palabras clave tradicional con la similitud vectorial para mejorar la relevancia. Fomente la comprensión del lenguaje natural, las consultas multimodales (texto, imágenes, audio) y las capacidades de búsqueda híbrida para ofrecer resultados relevantes desde el punto de vista del contexto en diversos tipos de contenido.

Impulse recomendaciones personalizadas a escala mediante la similitud vectorial para hacer coincidir las preferencias de los usuarios en miles de millones de artículos y ofrecer sugerencias relevantes casi en tiempo real.

Para crear chatbots, asistentes y aplicaciones de IA de confianza, conecte los modelos fundacionales a los datos de su empresa, lo que permite respuestas y ejecución de tareas precisas y sensibles al contexto. Elimine las alucinaciones y mejore la precisión mediante la recuperación de información basada en vectores, al tiempo que mantiene tiempos de respuesta rápidos tanto para consultas simples como para interacciones complejas.

Para identificar patrones y anomalías a escala, compare similitudes vectoriales en grandes conjuntos de datos, lo que permite la detección en tiempo real de posibles fraudes, falsificaciones o actividades sospechosas.