Category: Amazon OpenSearch Service

このブログは 2025 年 7 月 15 日に Channy Yun によって執筆された内容を日本語化したもの […]

Amazon OpenSearch Serverless の自動セマンティック強化機能により、スパースベクトルを使用したセマンティック検索の実装が簡単になりました。従来の語彙検索を超えて、文脈を理解した検索結果を数クリックで実現できます。

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。

この記事では、OpenSearch ベースのマルチテナント集中ログプラットフォームにおけるワークロード管理について説明します。ルールベースのプロキシと OpenSearch ワークロード管理を使用した多層フレームワークにより、多様なテナントワークロードに対する効率的なリソース割り当てとパフォーマンス分離を実現する方法を紹介します。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの深見です。OpenSearch Magazine の第 2 […]

このポストでは、社内の誰もが Amazon SageMaker Unified Studio で Amazon Bedrock を使用して、販売実績データを分析する生成 AI チャットエージェントアプリケーションを素早く作成する方法をご紹介します。ビジネスチームは、このチャットエージェントとの簡単な会話を通じて、コードを書いたり複雑なデータパイプラインを管理したりすることなく、構造化データと非構造化データの両方から価値のあるインサイトを引き出すことができます。次の図は、Amazon SageMaker Unified Studio in Amazon Bedrock を使用した AI アシスタントの概念アーキテクチャを示しています。

消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。

4 月 28 日週、私は AWS Summit Bangkok に参加するためにタイに行きました。活気に満ちた […]

こんにちは。ソリューションアーキテクト (以下 SA) の高野です。 　2025 年 4 月 16 日に「AW […]