在这篇文章中，我们将使用OpenSearch Service构建混合搜索解决方案，该服务由亚马逊泰坦多模式多模式嵌入G1模型通过Amazon Bedrock提供的多模式嵌入。该解决方案演示了如何使用户提交文本和图像作为查询，以从示例零售图像数据集中检索相关结果。
Introducing Amazon Kendra GenAI Index – Enhanced semantic search and retrieval capabilities
亚马逊推出了 Amazon Kendra GenAI Index，这是一款旨在增强企业 AI 应用程序的语义搜索和检索功能的新产品。该索引针对检索增强生成 (RAG) 和智能搜索进行了优化，使企业能够构建更有效的数字助理和搜索体验。
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
组织正在采用大型语言模型（LLM），例如DeepSeek R1，以改变业务流程，增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是，独立的LLM具有关键的局限性，例如幻觉，过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强发电（RAG）通过将语义搜索与生成AI相结合，[…]
Just AI запускает Jay Knowledge Hub — PaaS-платформу для быстрого создания RAG-систем
基于Genai AIF的解决方案的开发人员宣布发布Jay知识中心-A云PAAS平台，以快速创建和部署智能的RAG搜索系统。新解决方案提供了来自任何格式的数据，混合语义搜索，对本地基础架构的支持以及与公司系统集成的支持。
Using Amazon OpenSearch ML connector APIs
OpenSearch提供了广泛的第三方机器学习（ML）连接器，以支持此增强。这篇文章突出显示了这些第三方ML连接器中的两个。我们演示的第一个连接器是Amazon Classend Connector。在这篇文章中，我们向您展示如何使用此连接器调用LangDetect API来检测摄入文档的语言。我们演示的第二个连接器是亚马逊基岩连接器，用于调用Amazon Titan Text Embeddings V2模型，以便您可以从摄入的文档中创建嵌入并执行语义搜索。
Soft Computing, Volume 29, Issue 1, January 2025
1）KMSBOT：使用AI驱动的语义搜索引擎和图形数据Atabaseauthor（S）增强教育机构：D。Venkata Subramanian，J。Chandrav。 rohinipages：1-152）涉及Caputo短期内存分数衍生菌的冲动模糊动态系统的稳定（S）：Truong Vinh An，Ngo Van Hoa，Nguyen Trang Trang Thaopages：17-363液压检查Valveauthor（S）：纳里曼·塞普里普斯（Nariman Sepehripages）：37-514）建造一种新颖的五维汉密尔顿保守性高chaoticative系统及其在Image Encry
Use language embeddings for zero-shot classification and semantic search with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了哪些语言嵌入方式以及如何使用它们来增强您的应用程序。我们展示了如何通过使用嵌入式的属性来实现实时零击分类器，并可以添加强大的功能，例如语义搜索。
Search enterprise data assets using LLMs backed by knowledge graphs
在本文中，我们将介绍一种生成式 AI 驱动的语义搜索解决方案，使业务用户能够快速准确地在各种企业数据源中找到相关数据资产。在此解决方案中，我们集成了托管在 Amazon Bedrock 上的大型语言模型 (LLM)，这些模型由基于 Amazon Neptune 构建的知识图谱派生的知识库提供支持，以创建强大的搜索范例，使基于自然语言的问题能够集成对存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的文档、托管在 AWS Glue 数据目录中的数据湖表以及 Amazon DataZone 中的企业资产的搜索。
A Graph Too Far: Graph RAG Doesn’t Require Every Graph Tool
不要使用图形 DB、QL 或图形分析使事情复杂化。知识图谱中的冒险：迷失在无尽的文档中。由 Brian Godsey 使用 DALL-E 生成。当 RAG 开发人员决定尝试图形 RAG（即构建知识图谱并将其集成到他们的 RAG（检索增强生成）系统中）时，根据互联网，他们有很多选择。有很多文章、指南和操作方法介绍了使用图形 RAG 和一般图形的不同工具。因此，一些开发人员直接开始，认为他们需要集成和配置一长串图形工具和技术才能正确执行图形 RAG。当搜索如何入门时，你通常会发现一些文章建议你需要以下部分或全部内容：知识图谱——连接语义搜索无法捕获的关键术语和概念关键字和实体提取工具——用于构建知
How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases
作者提供的图片关于实现检索增强生成 (RAG)、语义搜索和推荐的分步教程本教程的随附代码在此处。我的上一篇博客文章是关于如何在企业级一起实现知识图谱 (KG) 和大型语言模型 (LLM)。在那篇文章中，我介绍了 KG 和 LLM 目前交互的两种方式：LLM 作为构建 KG 的工具；以及 KG 作为 LLM 或 GenAI 应用程序的输入。下图显示了集成的两个方面以及人们将它们一起使用的不同方式。作者提供的图片在这篇文章中，我将重点介绍 KG 和 LLM 一起使用的一种流行方式：使用知识图谱的 RAG，有时称为 Graph RAG、GraphRAG、GRAG 或 Semantic RAG。检索增
