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CloudFormationを使用してセマンティック検索用のリモート推論をセットアップする

OpenSearch バージョン 2.9 以降では、セマンティック検索によるリモート推論を使用して独自の機械学習 (ML) モデルをホストできます。リモート推論は ML Commons プラグインを使用します。

リモート推論を使用すると、Amazon SageMaker AI や Amazon Bedrock などの ML サービス上でモデル推論をリモートでホストし、ML コネクタを使用して Amazon OpenSearch Service に接続することができます。

リモート推論を簡単にセットアップできるように、Amazon OpenSearch Service ではコンソールで AWS CloudFormation テンプレートが提供されます。CloudFormation は、インフラストラクチャAWS のサービスをコードとして扱うことで、 AWSおよびサードパーティーのリソースをプロビジョニング、管理できる です。

OpenSearch CloudFormation テンプレートはモデルのプロビジョニングプロセスを自動化するため、OpenSearch Service ドメインでモデルを簡単に作成し、モデル ID を使用してデータを取り込み、ニューラル検索クエリを実行できます。

OpenSearch Service バージョン 2.12 以降でニューラルスパースエンコーダーを使用する場合は、リモートでデプロイするのではなく、ローカルでトークナイザモデルを使用することをお勧めします。詳細については、OpenSearch ドキュメントの「Sparse encoding models」を参照してください。

使用可能なCloudFormationテンプレート

次のAWS CloudFormation機械学習 (ML) テンプレートを使用できます。

前提条件

CloudFormation テンプレートを OpenSearch Service で使用するには、次の前提条件を満たす必要があります。

OpenSearch Service ドメインをセットアップする

CloudFormation テンプレートを使用するには、バージョン 2.9 以降の Amazon OpenSearch Service ドメインをセットアップし、詳細なアクセスコントロールを有効にする必要があります。OpenSearch Service バックエンドロールを作成して、コネクタを作成するアクセス許可を ML Commons プラグインに付与します。

CloudFormation テンプレートは、デフォルト名 LambdaInvokeOpenSearchMLCommonsRole で Lambda IAM ロールを作成します。別の名前使用する場合は、デフォルト名をオーバーライドできます。この IAM ロールがテンプレートによって作成されたら、OpenSearch Service ドメインを呼び出すアクセス許可を Lambda 関数に付与する必要があります。そのためには、以下の手順に従って、ml_full_access という名前のロールを OpenSearch Service バックエンドロールにマッピングします。

ロールをマッピングしたら、ドメインのセキュリティ設定に移動し、Lambda IAM ロールを OpenSearch Service アクセスポリシーに追加します。

AWS アカウントでアクセス許可を有効にする

には、テンプレートにAWS のサービス選択した SageMaker ランタイムまたは Amazon Bedrock のいずれかとともに、CloudFormation と Lambda へのアクセス許可AWS アカウントが必要です。

Amazon Bedrock を使用している場合、モデルも登録する必要があります。モデルを登録するには、「Amazon Bedrock ユーザーガイド」の「Model access」を参照してください。

独自の Amazon S3 バケットを使用してモデルアーティファクトを提供する場合は、CloudFormation IAM ロールを S3 アクセスポリシーに追加する必要があります。詳細については、 IAM ユーザーガイドの「IAM ID アクセス許可の追加および削除」を参照してください。

セマンティックハイライトテンプレートに対するリモート推論

セマンティックハイライトは、キーワードの完全一致のみに依存するのではなく、クエリの意味とコンテキストを分析することで結果の関連性を高める高度な検索機能です。この機能は、機械学習モデルを使用して検索クエリとドキュメントコンテンツ間のセマンティック類似性を評価することで、ドキュメント内で特にコンテキスト関連性が高い文章やフレーズを抽出して強調表示します。従来のハイライト手法が正確な語句の一致に焦点を当てているのに対し、セマンティックハイライトは AI モデルを活用し、クエリと周辺テキスト両方のコンテキスト情報をもとに各文を評価します。これにより、検索語がハイライト対象の文に正確に含まれていない場合でも、関連性の高い情報を抽出することが可能になります。このアプローチは、ユーザーが文字通りの語句一致よりもセマンティックな関連性を重視する AI 駆動型の検索実装に役立ちます。これにより、検索管理者は、単なるキーワードの出現箇所ではなく、意味のあるコンテンツスパンを強調する、よりインテリジェントでコンテキストに応じた検索エクスペリエンスを提供できます。詳細については、「Using semantic highlighting」を参照してください。

次の手順を使用して、セマンティックハイライト用に Amazon SageMaker モデルを自動的に設定する CloudFormationテンプレートを開き、実行します。