AWS verbessert KI-Suche mit OpenSearch und Bedrock

Amazon Web Services (AWS) hat einen neuen Ansatz zur Verbesserung von Suchergebnissen für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) vorgestellt. Dieser Ansatz nutzt Amazon OpenSearch Service als Vektordatenbank in Verbindung mit Amazon Bedrock.

Diese Integration zielt darauf ab, präzisere und kontextbezogenere Suchergebnisse für eine Reihe von Anwendungen zu liefern, darunter E-Commerce, Kundensupport sowie Anwendungsfälle der generativen KI wie Chatbots und Inhaltserstellung.

AWS betont die Fähigkeiten von Amazon OpenSearch Service als Vektordatenbank. Es wandelt verschiedene Datentypen – einschließlich Text, Bilder, Audio und Video – in mathematische Darstellungen, sogenannte Vektoren, um. Diese Vektoren werden dann verwendet, um semantische Suche zu ermöglichen, eine kritische Komponente sowohl für Informationsabrufsysteme als auch für generative KI-Modelle, die Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) einsetzen.

Die Lösung wurde entwickelt, um KI-generierte Ungenauigkeiten, oft als Halluzinationen bezeichnet, durch Verbesserung der Präzision bei der Datenwiederherstellung zu mindern. Sie bietet auch Skalierbarkeit und Flexibilität, um verschiedene KI-Arbeitslasten, einschließlich Empfehlungs-Engines, zu unterstützen.