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使用 Amazon Bedrock 與 OpenSearch 建構混合 RAG 智慧搜尋

使用 Amazon Bedrock 與 OpenSearch 建構混合 RAG 智慧搜尋
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☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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💡混合 RAG 教學：使用 Bedrock + OpenSearch 代理提升搜尋準確度。（32字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

生成式 AI 代理助理用於智慧搜尋

為什麼重要

讓建構者透過混合搜尋範式建立更準確的 RAG 系統，提升企業搜尋應用中的 AI 助理效能。

下一步行動

使用 Bedrock AgentCore 與 OpenSearch Service 建構混合 RAG 原型。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •生成式 AI 代理助理用於智慧搜尋
  • •結合語意與文字搜尋方法
  • •使用 Amazon Bedrock 與 Bedrock AgentCore
  • •整合 Strands Agents 與 Amazon OpenSearch
  • •實現進階檢索的混合 RAG

🧠 深度解析

本篇為 AI 生成分析，非原文內容。

🔑 增強重點摘要

  • •混合 RAG 架構透過結合向量搜尋（語意）與 BM25（關鍵字）演算法，有效解決了單純向量檢索在處理特定專有名詞或縮寫時的精確度不足問題。
  • •Amazon OpenSearch Service 的 k-NN 外掛程式支援多種向量引擎（如 Faiss, NMSLIB, Lucene），允許開發者根據延遲與準確度需求調整索引策略。
  • •透過 Bedrock AgentCore 整合 Strands Agents，實現了自動化工作流編排，使系統能根據使用者意圖動態選擇檢索工具或執行特定 API 呼叫。
📊 競品分析▸ Show
特色/平台Amazon Bedrock + OpenSearchGoogle Cloud Vertex AI SearchAzure AI Search
核心架構混合 RAG (向量+關鍵字)整合式 Vertex AI Search混合檢索 (向量+全文)
向量資料庫Amazon OpenSearchVertex AI Vector SearchAzure AI Search (向量索引)
價格模式按使用量計費 (Bedrock) + 叢集費用按查詢量與索引量計費按服務層級與儲存量計費
基準測試高度客製化，適合 AWS 生態企業級搜尋，開箱即用企業級搜尋，整合 Azure AI

🛠️ 技術深入

  • 混合檢索機制：利用 OpenSearch 的 hybrid search 功能，結合 neural search（向量）與 text search（BM25），並透過 normalization processor 將不同分數範圍的結果進行歸一化處理。
  • Bedrock AgentCore 整合：利用 Bedrock Agents 的 Action Groups 定義 API 規格，使模型能自動解析自然語言指令並呼叫對應的 OpenSearch 檢索函數。
  • 資料處理管線：使用 Amazon Bedrock 的 Embedding 模型（如 Titan Embeddings G1/V2）將非結構化資料向量化，並透過 OpenSearch 的 ingest pipeline 進行自動化索引。
  • Strands Agents 角色：作為邏輯控制層，負責管理對話上下文（Context Management）並處理多輪對話中的意圖識別與狀態追蹤。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

企業級 RAG 系統將全面轉向多模態檢索。
隨著 Bedrock 支援更多多模態模型，混合 RAG 將不僅限於文字，還將整合影像與音訊的語意搜尋能力。
自動化代理（Agents）將取代傳統的規則式搜尋介面。
AgentCore 等框架的成熟使得搜尋系統能主動理解使用者意圖並執行複雜任務，而非僅僅返回文件列表。

⏳ 時間線

2023-04
Amazon Bedrock 正式發布，提供基礎模型託管服務。
2023-07
Amazon OpenSearch Service 宣布支援 k-NN 向量搜尋功能。
2023-11
AWS 於 re:Invent 大會推出 Amazon Bedrock Agents，強化自動化代理能力。
2024-05
Amazon OpenSearch 引入混合搜尋（Hybrid Search）功能，優化檢索精確度。
☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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