OpenSearch Service 2.11 est désormais livré avec OpenSearch Neural Sparse Retrieval. Les praticiens de la recherche disposent désormais d’une méthode de recherche supplémentaire à utiliser pour leurs applications de recherche avec une compréhension sémantique améliorée, tout en maintenant un coût de calcul et une latence de calcul faibles, plus conformes à la recherche lexicale.
Neural Sparse Retrieval est un nouveau type de méthode d’intégration clairsemée, similaire à bien des égards à l’indexation classique basée sur des termes, mais avec une meilleure compréhension des mots et des expressions basse fréquence. Neural Sparse Retrieval utilise des modèles basés sur des transformateurs (par exemple GPT ou BERT) pour créer des intégrations riches en informations qui résolvent le défi lexical lié à l’inadéquation du vocabulaire de manière évolutive. Cette nouvelle fonctionnalité de récupération clairsemée avec OpenSearch Service offre un mode document uniquement et un mode bi-encodeur, chacun présentant des avantages différents. Le mode Document uniquement peut offrir des performances à faible latence plus comparables à la recherche lexicale, avec des limitations pour la syntaxe avancée par rapport aux méthodes denses. Le mode bi-encodeur maximise la pertinence de la recherche tout en fonctionnant avec une latence plus élevée. Avec cette mise à jour, les utilisateurs peuvent désormais choisir la méthode la mieux adaptée à leurs exigences en matière de performances, de précision et de coûts.
Récupération neuronale clairsemée est désormais disponible dans toutes les régions AWS où Amazon OpenSearch Service est disponible. Pour plus d’informations sur la mise à niveau vers OpenSearch Service 2.11, veuillez consulter la documentation.
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Vous pouvez lire l’article original (en Angais) sur le blogaws.amazon.com