Amazon OpenSearch Service: motor de recuperación administrado

Desarrolle una base de búsqueda unificada que combine la recuperación léxica, vectorial e híbrida en un solo sistema para obtener resultados más relevantes, con estrategias de indexación como HNSW y IVF, y con la cuantificación vectorial para equilibrar la precisión, la latencia y el costo a escala. La optimización automática basada en ML y la GPU sin servidor reducen el ajuste manual y aceleran la indexación vectorial a gran escala, mientras que el enriquecimiento semántico multivectorial y automático mejora la recuperación sin trabajo manual. La búsqueda agéntica organiza los flujos de trabajo de recuperación de varios pasos que se adaptan dinámicamente a las consultas. Puntuación explicable para entender las decisiones de clasificación y ajustar la relevancia con precisión. Para garantizar la observabilidad, analice los registros, los seguimientos y las métricas mediante paneles unificados con funciones de consulta directa para Amazon S3, Amazon CloudWatch y Amazon Security Lake. Elimine el movimiento de datos y reduzca los costos de almacenamiento mientras el machine learning incorporado detecta anomalías y automatiza las alertas para lograr una resolución más rápida.

Concéntrese en desarrollar, no en administrar la infraestructura. Amazon OpenSearch Service gestiona las copias de seguridad, los parches, la supervisión y el mantenimiento de los clústeres, mientras que Información de los clústeres detecta los problemas con recomendaciones prescriptivas. OpenSearch sin servidor elimina la planificación de la capacidad con un escalado automático que se adapta a la demanda sin tiempo de inactividad.

Ingiera datos en tiempo real o por lotes mediante Amazon Kinesis, AWS Glue o integraciones sin ETL con Amazon S3 y Amazon DynamoDB, y enriquezca los datos con canalizaciones de ingesta integradas. Los conectores de modelos, la compatibilidad con servidores MCP y las integraciones con Amazon Bedrock y Amazon SageMaker permiten conectar el modelo de IA correcto mediante la configuración, no mediante un código personalizado. Además, con las habilidades del agente de OpenSearch, puede crear aplicaciones de búsqueda, investigar registros y migrar a OpenSearch Service directamente desde su IDE agéntico favorito, como Kiro, Claude y Cursor.  

Desarrolle en OpenSearch, un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad de la Fundación Linux con más de 1700 millones de descargas y contribuciones de más de 3000 colaboradores de más de 500 organizaciones.  Benefíciese de una gobernanza neutral y sostenibilidad a largo plazo sin depender de un solo proveedor. Comience de forma local y luego realice una transición fluida a Amazon OpenSearch Service para una implementación a escala de producción con escalabilidad, disponibilidad y simplicidad operativa integradas. Implemente y ejecute en entornos con control total sobre sus datos y su arquitectura, con el respaldo de la licencia Apache, versión 2.0, para obtener acceso y extensibilidad a largo plazo. 

Ejecute las cargas de trabajo de manera eficiente con una categorización inteligente por niveles que administra los datos en todos los niveles de almacenamiento según los patrones de acceso y las configuraciones de búsqueda vectorial optimizadas para memoria o disco que le permiten equilibrar el rendimiento y el costo por carga de trabajo. Proteja las aplicaciones de varios inquilinos con un control de acceso basado en roles (RBAC) para obtener permisos detallados y un cifrado a nivel de índice para el aislamiento de los datos de los inquilinos. Logre una disponibilidad del 99,99 % mediante implementaciones de Multi-AZ con modo de espera, conmutación por error automática y redundancia integrada para la continuidad empresarial.

Mejore la precisión y la relevancia de las respuestas de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) mediante la generación aumentada por recuperación (RAG) con Amazon OpenSearch Service como base de conocimiento.

Almacene y busque vectores de alta dimensión para realizar búsquedas semánticas y multimodales en datos de texto, imágenes, audio y video a cualquier escala. Integre con modelos fundacionales de Amazon Bedrock, Amazon SageMaker y proveedores externos para impulsar la búsqueda inteligente, los chatbots, las recomendaciones personalizadas y los análisis asistidos por IA.

Ofrezca resultados de búsqueda relevantes y adaptados al contexto, acordes con la intención y el comportamiento del usuario. Combine la recuperación léxica, vectorial e híbrida con el ajuste de relevancia basado en ML para crear experiencias de búsqueda que mejoren con el tiempo en las aplicaciones empresariales, multimedia y de comercio electrónico.

Centralice y analice los datos de seguridad y observabilidad para la detección de amenazas en tiempo real, la administración de incidentes y la mejora del estado de las aplicaciones. Obtenga una visibilidad unificada de los registros, los seguimientos y las métricas para resolver los problemas con mayor rapidez y mejorar la fiabilidad del sistema.