Amazon OpenSearch Serverless で機械学習を設定する

機械学習

機械学習 (ML) は、ML アルゴリズムとリモートモデルの形式で ML 機能を提供します。これらのモデルにアクセスすることで、RAG やセマンティック検索など、いくつかの AI ワークフローを実行できます。ML は、コネクタで設定できる最新の外部ホストモデルを使用して、生成 AI ユースケースの実験と本番デプロイをサポートします。コネクタを設定した後は、それをモデルに設定してから、デプロイして予測を実行する必要があります。

Connector

コネクタは、サードパーティーの ML プラットフォームでホストされているモデルへのアクセスを容易にします。OpenSearch クラスターとリモートモデル間のゲートウェイとして機能します。詳細については、次のドキュメントを参照してください。

モデル

モデルは、さまざまな AI ワークフローで使用される主要な機能です。通常、コネクタを使用して予測を実行するために、コネクタをモデルに関連付けます。モデルがデプロイされた状態になったら、予測を実行できます。詳細については、「OpenSearch ドキュメント」ウェブサイトの「Register a model hosted on a third-party platform」を参照してください。

機械学習のアクセス許可を設定する

次のセクションでは、機械学習 (ML) に必要な収集データアクセスポリシーについて説明します。プレースホルダー値は、ユーザー固有の情報に置き換えてください。詳細については、「サポートされているポリシーのアクセス許可」を参照してください。

{
    "Rules": [
        {
            "Resource": [
                "model/collection_name/*"
            ],
            "Permission": [
                "aoss:DescribeMLResource",
                "aoss:CreateMLResource",
                "aoss:UpdateMLResource",
                "aoss:DeleteMLResource",
                "aoss:ExecuteMLResource"
            ],
            "ResourceType": "model"
        }
    ],
    "Principal": [
        "arn:aws:iam::account_id:role/role_name"
    ],
    "Description": "ML full access policy for collection_name"
}