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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Amazon OpenSearch Service和Transformer模型构建表格列的语义搜索引擎。通过嵌入对象和近似最近邻算法，可以找到具有相似语义的列。解决方案包括数据清理、架构匹配、数据发现和多数据来源分析。使用AWS Step Functions、AWS Glue、Amazon SageMaker和AWS Fargate等服务自动化整个工作流程，并通过交互式Streamlit Web应用程序进行交互和可视化。用户可以使用提供的代码教程部署资源并在示例数据或自己的数据上运行解决方案。
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关键要点
- 使用Amazon OpenSearch Service和Transformer模型构建表格列的语义搜索引擎。
- 通过嵌入对象和近似最近邻算法找到具有相似语义的列。
- 解决方案包括数据清理、架构匹配、数据发现和多数据来源分析。
- 使用AWS Step Functions、AWS Glue、Amazon SageMaker和AWS Fargate等服务自动化工作流程。
- 构建交互式Streamlit Web应用程序进行结果可视化和用户交互。
- 用户可以通过提供的代码教程部署资源并运行解决方案。
- 工作流程分为两个阶段：创建嵌入对象和在线推理。
- 使用AWS Glue将CSV文件转换为Parquet数据格式以提高存储效率。
- 使用预训练的Transformer模型为列创建嵌入对象。
- 通过OpenSearch Service对嵌入对象进行索引以支持语义搜索。
- Web应用程序允许用户输入查询并搜索相似的列。
- 提供了清理资源的命令以删除创建的AWS CDK资源。
- 总结了构建语义搜索引擎的端到端工作流程。
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