Ricerca vettoriale

La ricerca vettoriale in Amazon OpenSearch Service ti consente di cercare contenuti semanticamente simili utilizzando incorporamenti di machine learning anziché la tradizionale corrispondenza di parole chiave. La ricerca vettoriale converte i dati (testo, immagini, audio, ecc.) in vettori numerici ad alta dimensione (incorporamenti) che catturano il significato semantico del contenuto. Quando esegui una ricerca, OpenSearch confronta la rappresentazione vettoriale della tua query con i vettori memorizzati per trovare gli elementi più simili.

La ricerca vettoriale include i seguenti componenti chiave.

Campi vettoriali

OpenSearch supporta il tipo di knn_vector campo per memorizzare vettori densi con dimensioni configurabili (fino a 16.000).

Metodi di ricerca

• k-NN (k-nearest neighbors): trova i k vettori più simili

• K-nn approssimativo: utilizza algoritmi come HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per ricerche più rapide su set di dati di grandi dimensioni

Metriche della distanza

Supporta vari calcoli di somiglianza, tra cui:

• Distanza Euclidea

• Similitudine coseno

• Prodotto Dot

Casi di utilizzo comune

La ricerca vettoriale supporta i seguenti casi d'uso comuni.

• Ricerca semantica: trova documenti con un significato simile, non solo con parole chiave corrispondenti

• Sistemi di raccomandazione: suggerisci prodotti, contenuti o utenti simili

• Ricerca immagini: trova immagini visivamente simili

• Rilevamento delle anomalie: identifica i valori anomali nei modelli di dati

• RAG (Retrieval Augmented Generation): migliora le risposte LLM con un contesto pertinente

Integrazione con l'apprendimento automatico

OpenSearch si integra con i seguenti servizi e modelli di machine learning:

• Amazon Bedrock: per generare incorporamenti utilizzando modelli di base

• Amazon SageMaker AI: per l'implementazione di modelli ML personalizzati

• Modelli Hugging Face: modelli di incorporamento pre-addestrati

• Modelli personalizzati: modelli di incorporamento personalizzati

La ricerca vettoriale consente di creare applicazioni sofisticate basate sull'intelligenza artificiale in grado di comprendere il contesto e il significato, andando ben oltre le tradizionali funzionalità di corrispondenza del testo.