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Amazon OpenSearch 助力高效 RAG 系统落地
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原文中文，约13200字，阅读约需32分钟。
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内容提要
生成式AI的迅速发展使检索增强生成（RAG）技术变得至关重要。Amazon OpenSearch凭借其强大的检索能力和可扩展性，成为构建高性能RAG知识库的理想平台。本文分析了其在RAG中的优势，如向量检索、量化技术和混合搜索，展示了高效构建可扩展RAG应用的方法。
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关键要点
- 生成式AI的快速发展使检索增强生成（RAG）成为关键技术。
- Amazon OpenSearch是构建高性能RAG知识库的理想平台，具备强大的检索能力和可扩展性。
- RAG工作流程包括数据准备、检索、增强、生成和多轮交互与反馈。
- Amazon OpenSearch在RAG中的优势包括强大的向量检索能力、向量量化技术和混合搜索。
- 向量检索能力通过ANN算法实现高效检索，支持大规模向量数据。
- 向量量化技术降低了存储和计算资源消耗，保持高检索准确率。
- 混合搜索结合关键词搜索和语义搜索，提高检索准确性和效率。
- Amazon OpenSearch支持元数据过滤，提升检索结果的精度和相关性。
- 稀疏向量检索结合关键词匹配和神经网络语义理解，提升搜索效率。
- Amazon OpenSearch提供Serverless模式，简化部署和管理，适合RAG应用。
- Amazon OpenSearch与Amazon Bedrock深度集成，提供端到端的RAG解决方案。
- OpenSearch在开源社区和第三方项目中得到认可，成为生产级向量数据库解决方案的重要选项。
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