Amazon OpenSearch Service: разбор | Векторный поиск, семантический поиск, гибридный поиск и RAG

В этом видео я объясняю, что такое Amazon OpenSearch Service и как его можно использовать для поиска, аналитики, векторного поиска и приложений генеративного ИИ. В этом видео я рассматриваю следующие темы: • Что такое Amazon OpenSearch Service? • OpenSearch как хранилище векторных данных • Поиск по ключевым словам против семантического поиска • Гибридный поиск • Amazon OpenSearch Serverless • Векторные поисковые системы • Поиск по принципу «точный ближайший сосед» и «приблизительный ближайший сосед» • HNSW и IVF • Производительность и шардинг OpenSearch • OpenSearch в архитектуре RAG • Как OpenSearch работает с Amazon Bedrock Одна из важных концепций, рассмотренных в видео, — это разница между поиском по ключевым словам, который ищет конкретные термины, и семантическим поиском, который использует векторные представления для поиска на основе значения. Я также объясняю, как OpenSearch может хранить векторные представления и извлекать релевантные фрагменты документов в рамках рабочего процесса генерации с расширением поиска (RAG). В представленной архитектуре документы хранятся в Amazon S3, разбиваются на фрагменты, преобразуются в эмбеддинги, сохраняются в OpenSearch и извлекаются, когда пользователь задает вопрос, прежде чем Amazon Bedrock сгенерирует окончательный ответ. Ссылка на GitHub: https://github.com/rgiri9041/BLA-2.git Ссылка на LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/raj-kumar-giri... #AmazonOpenSearch #AWS #OpenSearch #GenerativeAI #RAG #AmazonBedrock #VectorSearch #SemanticSearch #HybridSearch #AWSCloud #CloudComputing #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataEngineering