[AWS GenAI Loft] Immersion Day Recherche sémantique et vectorielle avec Amazon Opensearch

    분석

    GenAI Loft | 파리

    생성형 AI

    :

    -

    시간:

    -

    유형:

    하이브리드

    발표자:

    Mickael Baye | Architecte Solutions, AWS, Alexandre Monteiro | Architecte Solutions, AWS

    언어:

    Français

    레벨:

    200 - 중급, 300 - 고급

    발표자

    모두 표시

    Vous pouvez utiliser Opensearch pour effectuer des recherche sémantiques afin de mieux comprendre les requêtes de recherche et améliorer leur pertinence. Amazon OpenSearch Service propose également un moteur vectoriel simple, évolutif et performant pour Amazon OpenSearch sans serveur.

    Vos développeurs peuvent utiliser ce moteur vectoriel pour créer des expériences de recherche augmentée (machine learning) et des applications d'intelligence artificielle générative (IA) sans avoir à gérer l'infrastructure de base de données vectorielles. Vous pouvez compter sur le moteur vectoriel pour créer un environnement sans serveur sécurisé et rentable, qui aidera vos développeurs à passer en douceur du prototypage d'applications à la production.

    Les exemples d'utilisation des collections de recherche vectorielle incluent les recherches d'images, les recherches de documents, la récupération de musique, les recommandations de produits, les recherches de vidéos, les recherches géolocalisées, la détection des fraudes et la détection des anomalies.

    Venez découvrir comment utiliser Amazon Opensearch pour mettre en place des recherches sémentiques et vectorielles et mieux répondre à vos besoins métiers et fonctionnels.