Amazon OpenSearch Service 為應用程式監控、日誌分析、可觀察性和網站搜尋等使用案例安全解除鎖定業務和營運資料的即時搜尋、監控和分析。
簡單地執行搜尋工作負載，無需設定、管理和擴展 OpenSearch 叢集的繁瑣工作。OpenSearch Service 提供開放原始碼搜尋的功能，同時具有互動式毫秒級回應時間。此外，Amazon OpenSearch Serverless 無需佈建和調整資源，即可支援搜尋與日誌分析，並根據應用程式的需求自動擴展資源。
Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎藉助可擴展的向量儲存和搜尋功能，為生成式 AI 應用程式提供支援，以實現 ML 增強體驗。您可在毫秒內結合文字關鍵字查詢數十億個嵌入項目、連線至基礎模型、近乎即時地更新嵌入項目，以及根據業務資料的準確回應來提升客戶體驗。
Amazon OpenSearch Ingestion 能夠大規模擷取、轉換資料，以及將資料路由至 OpenSearch 網域和 OpenSearch Serverless 集合。OpenSearch Ingestion 可自動調整以處理嚴苛的工作負載，透過重複資料刪除和取樣來降低儲存成本、藉助內建處理器和結構描述來強制執行資料品質、透過編輯來保護敏感資料，以及根據合規要求來路由資料。
使用完善的安全功能，稽核並保護搜尋與日誌分析資料，從而滿足驗證、授權、加密、稽核記錄和法規遵循的要求。OpenSearch Service 提供精細的存取控制、網路隔離、安全的程式化存取、跨產業標準的合規支援，以及透過日誌收集、標準化和比較進行安全分析。
簡單地與其他 AWS 服務整合，即可提供擴展的搜尋和分析功能。這包括與 Amazon DynamoDB 和 Amazon DocumentDB 資料庫無縫整合，以進行儲存資料進階搜尋，以及跨 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 進行順暢搜尋，以減少對單獨資料索引的需求。現在，您可以使用 Amazon OpenSearch Service，以近乎即時地直接查詢和視覺化 Amazon CloudWatch Logs 資料，而無需複雜的資料管道，也不必先匯出或轉換資料。此零 ETL 整合可集中日誌資料收集和儲存，進而利用 CloudWatch Logs 的可擴展擷取和儲存以及 OpenSearch Service 的進階分析功能。Amazon Security Lake 與 Amazon OpenSearch Service 之間的零 ETL 整合，讓您能夠高效搜尋和分析大量安全資料 (先前的分析成本高昂)，且無需面臨資料整合挑戰，可簡化安全調查並提供對安全狀況的全面可見性。該服務進一步與 AWS 模型託管服務整合，例如 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，支援向量嵌入產生和儲存，以及 AWS CloudTrail 和 AWS CloudWatch 以增強叢集管理與安全稽核。
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集中化並分析安全性與可觀測性資料，以進行即時威脅偵測、事件管理，以及改善應用程式運作狀態，提升系統可視性和客戶體驗。
藉助 OpenSearch Service 的快速、個人化搜尋來提升使用者參與度和轉化率。跨應用程式、網站和資料湖型錄快速傳遞相關資料，以提升使用者體驗。
針對 ML 和 AI 編碼向量的高效率和高價格效能比向量搜尋與管理，以進行異常詐騙偵測及獲得協作建議，並為影像、音訊或影片等不同的媒體類型搜尋提供良好的支援。
透過整合檢索增強生成 (RAG) 與 OpenSearch Service 作為外部知識庫，來增強大型語言模型 (LLM) 回應的準確性和關聯性。
閱讀 O'Reilly Media 關於語義搜索和生成式 AI 的大型語言模型 (LLM) 報告。