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Utilisation AWS CloudFormation pour configurer l'inférence à distance pour la recherche sémantique
À partir de OpenSearch la version 2.9, vous pouvez utiliser l'inférence à distance avec la recherche sémantique
Grâce à l'inférence à distance, vous pouvez héberger vos inférences de modèles à distance sur des services ML, tels qu'Amazon SageMaker AI et Amazon Bedrock, et les connecter à Amazon OpenSearch Service à l'aide de connecteurs ML.
Pour faciliter la configuration de l'inférence à distance, Amazon OpenSearch Service fournit un AWS CloudFormationmodèle dans la console. CloudFormation est un Service AWS endroit où vous pouvez, provisionner AWS et gérer des ressources tierces en traitant l'infrastructure comme du code.
Le OpenSearch CloudFormation modèle automatise le processus de mise en service du modèle pour vous, afin que vous puissiez facilement créer un modèle dans votre domaine de OpenSearch service, puis utiliser l'ID du modèle pour ingérer des données et exécuter des requêtes de recherche neuronale.
Lorsque vous utilisez des encodeurs neuronaux épars avec les versions 2.12 et ultérieures du OpenSearch Service, nous vous recommandons d'utiliser le modèle tokenizer localement plutôt que de le déployer à distance. Pour plus d'informations, consultez la section Modèles de codage épars
Rubriques
AWS CloudFormation Modèles disponibles
Les modèles d'apprentissage AWS CloudFormation automatique (ML) suivants sont disponibles :
Modèles Amazon Bedrock
- Intégration d'Amazon Titan Text Embeddings
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Se connecte aux modèles ML hébergés par Amazon Bedrock, élimine le besoin de déployer des modèles séparés et utilise des points de terminaison Amazon Bedrock prédéterminés. Pour plus d'informations, consultez Amazon Titan Text Embeddings dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Bedrock.
- Intégration Cohere Embed
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Permet d'accéder aux modèles Cohere Embed et est optimisé pour des flux de travail de traitement de texte spécifiques. Pour plus d'informations, voir Intégrer sur le site
Web de Cohere Docs. - Intégrations multimodales Amazon Titan
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Prend en charge l'intégration de texte et d'image et permet des fonctionnalités de recherche multimodales. Pour plus d'informations, consultez Amazon Titan Multimodal Embeddings dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Bedrock.
Modèles d'intégration de serveurs MCP
- Intégration au serveur MCP
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Déploie un Amazon Bedrock AgentCore Runtime, fournit un point de terminaison d'agent, gère l'authentification entrante et sortante et prend en charge OAuth l'authentification d'entreprise.
SageMaker Modèles Amazon
- Intégration aux modèles d'intégration de texte via Amazon SageMaker
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Déploie des modèles d'intégration de texte dans Amazon SageMaker Runtime, crée des rôles IAM pour l'accès aux artefacts du modèle et établit des connecteurs ML pour la recherche sémantique.
- Intégration avec Sparse Encoders via SageMaker
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Configure des modèles de codage épars pour la recherche neuronale, crée des AWS Lambda fonctions pour la gestion des connecteurs et renvoie le modèle IDs pour une utilisation immédiate.
Prérequis
Pour utiliser un CloudFormation modèle avec OpenSearch Service, remplissez les conditions préalables suivantes.
Configuration d'un domaine OpenSearch de service
Avant de pouvoir utiliser un CloudFormation modèle, vous devez configurer un domaine Amazon OpenSearch Service avec la version 2.9 ou ultérieure et activer le contrôle d'accès détaillé. Créez un rôle OpenSearch de backend de service pour autoriser le plugin ML Commons à créer votre connecteur pour vous.
Le CloudFormation modèle crée pour vous un rôle Lambda IAM avec le nom par défautLambdaInvokeOpenSearchMLCommonsRole, que vous pouvez remplacer si vous souhaitez en choisir un autre. Une fois que le modèle a créé ce rôle IAM, vous devez autoriser la fonction Lambda à appeler OpenSearch votre domaine de service. Pour ce faire, associez le rôle nommé ml_full_access à votre rôle OpenSearch principal de service en procédant comme suit :
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Accédez au plugin OpenSearch Dashboards correspondant à votre domaine OpenSearch de service. Vous pouvez trouver le point de terminaison Dashboards sur le tableau de bord de votre domaine sur la console OpenSearch de service.
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Dans le menu principal, choisissez Sécurité, Rôles, puis sélectionnez le rôle ml_full_access.
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Choisissez Mapped users (Utilisateurs mappés), Manage mapping (Gérer le mappage).
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Sous Rôles principaux, ajoutez l'ARN du rôle Lambda qui a besoin d'une autorisation pour appeler votre domaine.
arn:aws:iam::account-id:role/role-name -
Sélectionnez Mapper et vérifiez que l'utilisateur ou le rôle s'affiche sous Utilisateurs mappés.
Après avoir mappé le rôle, accédez à la configuration de sécurité de votre domaine et ajoutez le rôle Lambda IAM à OpenSearch votre politique d'accès au service.
Activez les autorisations sur votre Compte AWS
Vous Compte AWS devez être autorisé à accéder CloudFormation à Lambda, ainsi qu'à celui que Service AWS vous choisissez pour votre modèle : SageMaker Runtime ou Amazon Bedrock.
Si vous utilisez Amazon Bedrock, vous devez également enregistrer votre modèle. Consultez la section Accès aux modèles dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Bedrock pour enregistrer votre modèle.
Si vous utilisez votre propre compartiment Amazon S3 pour fournir des artefacts de modèle, vous devez ajouter le rôle CloudFormation IAM à votre politique d'accès S3. Pour plus d’informations, consultez la rubrique Ajout et suppression d’autorisations basées sur l’identité IAM du Guide de l’utilisateur IAM.
