OpenSearch 向量引擎

创建允许用户拍照并搜索相似图像的应用程序，而无需手动标记图像。

通过使用捕获语义含义的文本嵌入模型为向量搜索提供支持，并使用混合评分融合词频模型 (Okapi BM25) 以改善结果，从而提高搜索相关性。要了解更多信息，请参阅语义搜索。

使用最先进的模型，这些模型可以融合和编码文本、图像和音频输入，以生成更准确的富媒体数字指纹，并实现更相关的搜索和洞察。要了解更多信息，请参阅多模态搜索。

构建由生成式 AI 驱动的智能代理，同时最大程度地减少幻觉。使用 OpenSearch 通过大型语言模型 (LLM) 增强检索增强生成 (RAG) 工作流，以获得更准确和上下文感知的响应。要了解更多信息，请参阅生成式 AI 代理。

使用协同过滤技术生成产品和用户嵌入，并使用 OpenSearch 为您的推荐引擎提供支持。通过提供相关的重复购买、尝鲜和冷启动推荐，提升客户体验。

通过使用 OpenSearch 检索基于用户互动训练的嵌入，并根据用户倾向进行排名的内容，从而个性化网页。

通过基于特定商品推荐相似产品，并根据客户的浏览历史或过往购买行为引导他们找到相关产品，从而提供个性化购物体验，支持“您可能喜欢这个，因为您购买/查看/点击了这个”的推荐。OpenSearch 向量引擎生成丰富的商品嵌入，这些嵌入经过优化，可预测哪些产品可能一起购买，从而提高用户参与度和转化率。

通过将 Okapi BM25 等传统基于文本的搜索算法与向量搜索功能相结合，改进产品排名。OpenSearch 向量引擎利用历史业务数据优化搜索排名，超越简单的语言相似性，提供高度个性化的结果，提高相关性并增加转化可能性。

通过预测客户流失、识别有取消订阅或停止购买风险的用户来优化增长。采取主动措施，例如个性化通知、折扣或特别优惠，以重新吸引和留住这些用户。借助 OpenSearch 向量引擎，您可以构建强大的模型来有效预测和防止客户流失，从而推动长期客户忠诚度。

预测客户生命周期价值 (LTV)，以优化营销、加强客户关系并最大化盈利能力。预测未来收入，完善策略并更高效地分配资源，重点关注高价值客户。借助 OpenSearch 向量引擎，您可以构建准确的模型来预测 LTV 并推动更明智的决策。

通过个性化内容提高电子邮件参与度，从而增加活跃用户数和订单率。OpenSearch 向量引擎支持快速部署高级推荐模型，通过量身定制的建议增强电子邮件营销活动，从而带来可衡量的业务成果。

分析时间序列和传感器数据，预测设备何时需要维修或保养，从而防止昂贵的停机时间和维修费用。通过将传感器数据存储为向量数据并使用机器学习算法，OpenSearch 向量引擎有助于分析设备数据，预测潜在故障，从而实现及时
维护并避免昂贵的故障。

在制造过程中实时发现缺陷，以确保产品质量并减少浪费。OpenSearch 向量数据库内置的异常检测功能有助于在问题发生时识别问题，从而实现立即采取行动以保持高标准并提高效率。

应对从洗钱、信用卡欺诈到保险和退货欺诈等各种欺诈和滥用挑战。OpenSearch 向量引擎内置的异常检测功能可帮助组织精确高效地识别可疑活动，从而增强安全性并降低风险。