5分で分かる(かもしれない) Vector engine for OpenSearch Serverless

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1. 5分で分かる(かもしれない)
 Vector engine for OpenSearch Serverless
 1 2024.5.15
 
 JAWS-UG東京 ランチタイムLT会 #10

2. 57分で分かる(かもしれない)
 Vector engine for OpenSearch Serverless
 2 2024.5.15
 
 JAWS-UG東京 ランチタイムLT会 #10

3. 3 自己紹介 ★ ハンドルネーム ◦ つくぼし ★ 所属 ◦ AWS事業本部コンサルティング部 ◦ ソリューションアーキテクト ★ 最近ハマっているAWSサービス ◦ AWS Application Composer ★ SNS/ブログ ◦ Twitter(@tsukuboshi0755) ◦ DevelopersIO(つくぼし)
4. 4 今日話す事・話さない事 • 話す事 ◦ Vector engine for OpenSearch Servelessの概念 ◦ OpenSearch Serverlessを使う際の考慮点 • 話さない事 ◦ OpenSearchにおけるインデックス作成方法 ◦ ベクトルデータベースを用いた検索方法 ◦ その他OpenSearch Serverlessの詳細な仕組み
5. 5 Vector engine for OpenSearch Serverless は知ってますか？
6. 6 Knowledge Bases for Amazon Bedrockの作成画面 ベクトルデータベースの第 一選択肢
7. 7 Vector engine for OpenSearch Serverlessとは？
8. • AWS上でマネージドに提供される全文検索エンジン ◦ 全文検索とは、複数ファイルにまたがり特定の文字列を検索する事 ◦ インデックスという単位でドキュメントを格納し、全文検索を行う ◦ RDBMSにおけるSQLのLike検索と比較して、検索速度や精度の観点で優位 • 元々はElasticSearchという他社サービスから派生 ◦ アプリケーションにおける大量のログ分析等で使用する事が多い ◦ ライセンス体系が変更された影響で、元のElasticSearchからOSS管理の OpenSearchにフォークされた 8 Amazon OpenSearch Serviceとは？
9. • Amazon OpenSearch Serviceにおける インフラ管理モードの1つ ◦ Managed Clusters：クラスターという単位で作 成し、原則ユーザーがノード(インスタンス)を自 前管理する必要がある ◦ Serverless：コレクションという単位で作成し、 AWSが必要なノード(インスタンス)を自動ス ケーリングしてくれる 9 OpenSearch Serverlessとは？ 参照：Amazon OpenSearch Serverless が一般利用可能になりました | Amazon Web Services ブログ
10. 10 Vector engine for OpenSearch Serverlessとは？ • OpenSearch Serverlessにおけるコレクションタイプの1つ ◦ 元々は検索または時系列のみだったが、後にベクトル検索が選択可能に ◦ ベクトル検索：数値ベクトルに変換された文字や画像、音声等のデータ(埋め込み) の類似度を比較、関連性の高いデータを見つけ出す検索方法 • 生成AIを用いたRAG構築におけるベクトルデータストアとして最適 参照：生成系 AI アプリケーションでベクトルデータストアが果たす役割とは | Amazon Web Services ブログ
11. 11 Vector engine for OpenSearch Serverless を使う際の考慮ポイント
12. 12 デプロイタイプ(開発/テストモード) • コレクション作成時に、レプリカの 有効化/無効化を選択可能 ◦ レプリカを無効化する事で、コストを 削減できる(開発/テストモード) ◦ 一方でレプリカを無効化すると、可 用性が失われるデメリットもあり
13. 13 データアクセスポリシー • 以下の権限を、特定の IAMエンティティに対して定 義 ◦ コレクション全体に対す るアクセス権限 ◦ 各インデックスに対する アクセス権限 • JSON形式で作成/変更可 能可能 # ポリシー例 [ { "Rules": [ { "Resource": [ "collection/<コレクション名>" ], "Permission": [ "aoss:DescribeCollectionItems", "aoss:CreateCollectionItems", "aoss:UpdateCollectionItems" ], "ResourceType": "collection" }, { "Resource": [ "index/<インデックス名>/*" ], "Permission": [ "aoss:UpdateIndex", "aoss:DescribeIndex", "aoss:ReadDocument", "aoss:WriteDocument", "aoss:CreateIndex" ], "ResourceType": "index" } ], "Principal": [ "<IAMロールARN>" ], "Description": "" } ]
14. 14 暗号化ポリシー • データの暗号化に、以下のいずれかのKMSを指定 ◦ AWSマネージドキー ◦ カスタマーマネージドキー • コンソールからビジュアルで作成/変更可能
15. 15 ネットワークポリシー • 以下のNWアクセスを定義 ◦ パブリックアクセスまたは VPCアクセス ◦ ダッシュボードへのアクセス 有効化 ◦ エンドポイントへのアクセス有 効化 • コンソールからビジュアルで作成 /変更可能
16. 16 (補足)Knowledge Baseで自動作成されるインデックス • OpenSearchコンソールでコレクションを作成すると、コレクション内にイン デックスは作成されない • BedrockコンソールでKnowledge Baseを作成する場合のみ、以下のよ うなデフォルトインデックスがコレクション内に作成される
17. 17 ほかにも説明し切れない箇所がたくさん...
18. 18 今回の教訓 5分での説明は無理ゲーだと分かった