
传统数据库在处理非结构化数据时往往力不从心,使得存储、索引和搜索当今日益复杂的数据集变得困难。OpenSearch向量引擎专为复杂数据而设计,通过k-近邻等技术实现快速相似度搜索,从而使模型能够快速检索相关信息。无论您是构建推荐系统、检测异常还是处理自然语言,OpenSearch向量引擎都能轻松应对大规模非结构化数据集,确保实时AI应用程序的高性能。

存储、索引和搜索高维数据

通过存储和检索模型嵌入来集成和增强现有学习模型

为基于相似性的数据点分组进行聚类和分类
了解您可以使用OpenSearch向量引擎实现什么。
对非结构化数据进行快速高效的搜索
OpenSearch向量引擎经过优化,用于存储向量嵌入——捕获文本、图像和声音等非结构化数据的关键特征和含义的数值表示。AI系统比较这些向量以查找不同数据类型之间的相似性,从而实现基于内容相似性而非精确关键词匹配的上下文感知搜索。

使用为速度和规模而构建的高度多功能向量数据库,加速您的搜索应用程序
用于AI应用程序的强大向量数据库平台
将嵌入与传统数据一同存储和搜索,实现无缝的语义搜索、RAG、推荐等。
搜索和分析统一套件
高度可扩展和可伸缩的开源向量数据库平台,适用于搜索、分析、可观察性及其他数据密集型应用程序。
快速开发AI/ML解决方案
从向量搜索到聊天机器人和代理,OpenSearch向量引擎加速了各种AI/ML用例的开发。
多样化的AI搜索方法
使用一个向量数据库平台,开发语义搜索、混合搜索、多模态搜索、神经稀疏搜索和带有RAG应用程序的对话搜索。
实时数据摄入和索引
持续从多个来源收集和索引数据,利用内置数据质量工具确保您的预测模型保持准确和最新。
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生成式人工智能:OpenSearch作为开源搜索引擎的旅程
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从零到RAG:OpenSearch向量数据库与DeepSeek集成快速指南
2025年1月30日 星期四
在一个平台中设置向量搜索所需的一切。
OpenSearch向量引擎显著缩短了您的AI应用程序上市时间,并允许您按需扩展。
与领先的LLM集成
流行的大型语言模型(LLM)框架与OpenSearch向量引擎作为向量存储集成,使您能够构建生产就绪的生成式AI应用程序。
创建和管理摄入管道
轻松创建数据管道,用于摄入、过滤、转换和丰富数据,并在数据摄入到索引时进行处理。
查询DSL
OpenSearch的查询领域特定语言提供了一种灵活的语言和JSON接口,用于搜索您的数据。
专为AI/ML设计
原生支持带向量嵌入的语义搜索、多模态搜索、带分数归一化的混合搜索以及稀疏向量搜索。