Amazon OpenSearch Service - マネージド検索エンジン

語彙検索、ベクトル検索、およびハイブリッド検索を1つのシステムに統合してより関連性の高い結果を得るための統合検索基盤を構築します。HNSW や IVF などのインデックス戦略や、精度、待ち時間、コストのバランスをとるベクトル量子化を大規模に活用できます。ML 駆動の自動最適化とサーバーレスGPU は、手動チューニングを減らし、大規模なベクトルインデックス作成を高速化します。また、マルチベクトル と自動セマンティックエンリッチにより手作業なしでリコールが向上します。エージェンティック検索は、クエリに動的に適応する複数ステップの検索ワークフローを調整します。わかりやすいスコアリングにより、ランキングの決定を理解し、関連性を正確にファインチューニングできます。オブザーバビリティについては、Amazon S3、Amazon CloudWatch、およびAmazon Security Lakeのダイレクトクエリ機能を備えた統合ダッシュボードを使用して、ログ、トレース、メトリクスを分析してください。組み込みの機械学習が異常を検出し、アラートを自動化してより迅速な解決を図りながら、データ移動を排除してストレージコストを削減します。

インフラストラクチャの管理ではなく、構築に集中できます。Amazon OpenSearch Service はバックアップ、パッチ適用、モニタリング、およびクラスターメンテナンスを担当し、クラスターインサイトは具体的な推奨事項に基づいて問題を明らかにします。OpenSearch Serverless は、ダウンタイムなしで需要に適応する自動スケーリングにより、キャパシティプランニングが不要になります。

Amazon Kinesis、AWS Glue、または Amazon S3 と Amazon DynamoDB とのゼロ ETL 統合により、リアルタイムまたはバッチでデータを取り込み、組み込みの取り込みパイプラインでデータを充実させることができます。モデルコネクター、MCP サーバーのサポート、Amazon Bedrock やAmazon SageMaker との統合により、カスタムコードではなく構成を通じて適切なAIモデルをプラグインできます。また、 OpenSearch Agent Skills を使用すると、Kiro、Claude、および Cursor などのお気に入りのエージェンティック IDE から直接、検索アプリケーションの構築、ログの調査、OpenSearch Service への移行を行うことができます。 

Linux Foundation のオープンソースのコミュニティ主導型プロジェクトであるOpenSearchをベースに構築してください。ダウンロード数は17億を超え、500以上の組織にわたる3,000人以上の貢献者から寄せられています。  単一ベンダーに依存することなく、中立的なガバナンスと長期的な持続可能性を実現できます。ローカルで開始し、その後 Amazon OpenSearch Service にシームレスに移行することで、スケーラビリティ、可用性、運用のシンプルさが組み込まれた本番規模でのデプロイが可能になります。長期間のアクセスと拡張性を実現する Apache License Version 2.0 に裏打ちされたデータとアーキテクチャを完全に制御しながら、環境全体にデプロイして実行できます。 

アクセスパターンに基づいてストレージ階層全体のデータを管理するインテリジェントな階層化と、パフォーマンスとワークロードあたりのコストのバランスをとることができるメモリまたはディスクが最適化されたベクトル検索構成により、ワークロードを効率的に実行できます。ロールベースのアクセス制御（RBAC）によるきめ細かな権限と、テナントデータの分離のためのインデックスレベルの暗号化により、マルチテナントアプリケーションを保護します。自動フェイルオーバー、および事業継続のための組み込み冗長性を備えたスタンバイ付きマルチ AZ のデプロイで 99.99% の可用性を実現します。

外部ナレッジベースとして Amazon OpenSearch Service に検索拡張生成 (RAG) を組み込むことで、大規模言語モデル (LLM) からの応答の精度と関連性を高めましょう。

テキスト、画像、音声、およびビデオデータにわたるセマンティック検索やマルチモーダル検索のための高次元ベクトルをあらゆる規模で保存および検索できます。Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、およびサードパーティプロバイダーの基盤モデルと統合して、インテリジェント検索、チャットボット、パーソナライズされたレコメンデーション、AI 支援分析を強化します。

ユーザーの意図や行動に合わせた、関連性の高いコンテキスト認識型の検索結果を提供します。語彙検索、ベクトル検索、およびハイブリッド検索を ML 駆動の関連性チューニングと組み合わせることで、電子商取引、メディア、エンタープライズアプリケーション全体で時間の経過とともに向上する検索エクスペリエンスを実現できます。

セキュリティとオブザーバビリティデータを一元化して分析し、リアルタイムの脅威検出、インシデント管理、およびアプリケーションの健全性向上を実現します。ログ、トレース、およびメトリクスを一元的に可視化することで、問題をより迅速に解決し、システムの信頼性を高めます。