OpenSearch:サービス概要と体験

サービスグループ

サービスカテゴリ

説明

エージェント検索サービス

Agentic Memory

Agentic AI およびインテリジェント検索サービス向けに、長期、短期、コンテキストメモリの保存と取得を提供します。パーソナライズされたメモリ、エージェントメモリ、検索メモリ、スキル管理など、さまざまな検索データの保存、クエリ、更新、忘却操作をサポートします。このサービスは、BM25 とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索とマルチパスリコール技術を使用し、効率的で正確なメモリ取得を保証します。

Agentic Memory サービスは、Memory と Skill の 2 種類のデータの保存と管理を提供します。Memory はユーザーの個人的な趣味、興味、プリファレンスを保存し、Skill は再利用可能な実行ロジックと機能を保存します。

大規模言語モデル (LLM)

• Qwen3-235B-A22B：Qwen シリーズ LLM の新世代です。広範なトレーニングに基づき、Qwen3 は推論、命令フォロー、エージェント機能、多言語サポートにおいてブレークスルーを遂げました。100 以上の言語と方言をサポートし、強力な多言語理解、推論、生成能力を備えています。

• OpenSearch-Qwen-Turbo：Qwen-Turbo LLM をベースに構築され、このモデルは教師あり学習でファインチューニングされており、検索拡張生成 (RAG) を強化し、有害なコンテンツを削減します。

• Qwen-Turbo：Qwen シリーズの中で最も高速でコスト効率の高いモデルで、単純なタスクに適しています。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。

• Qwen-Plus：Qwen-Max と Qwen-Turbo の間で推論性能、コスト、速度のバランスが取れたモデルです。中程度に複雑なタスクに適しています。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。

• Qwen-Max：Qwen シリーズで最も性能の高いモデルで、複雑で多段階のタスクに適しています。詳細については、「モデルの選択」をご参照ください。

• DeepSeek-R1：複雑な推論タスクに特化した LLM です。複雑な命令の理解と結果の正確性の確保に優れています。

• DeepSeek-V3：Mixture of Experts (MoE) モデルで、長文、コード、数学、百科事典的知識、中国語能力に優れています。

• DeepSeek-R1-distill-qwen-7b：DeepSeek-R1 によって生成されたトレーニングサンプルを用いた知識蒸留により、Qwen-7B でファインチューニングされたモデルです。

• DeepSeek-R1-distill-qwen-14b：DeepSeek-R1 によって生成されたトレーニングサンプルを用いた知識蒸留により、Qwen-14B でファインチューニングされたモデルです。

• DeepSeek-V4-Pro：総パラメータ数 1.6 兆、アクティブ化されたパラメータ数 490 億のフラッグシップ MoE 大規模モデルで、数百万トークンの超長コンテキストをネイティブにサポートします。大規模で高品質なデータでトレーニングされており、数理論理、複雑な推論、専門的なコーディング、深い長文分析に優れており、高度な研究、複雑なオフィス業務、高度なインテリジェ-ントエージェントシナリオに適しています。

• DeepSeek-V4-Flash：総パラメータ数 2,840 億、アクティブ化されたパラメータ数 130 億の効率的で軽量な MoE モデルで、数百万トークンの超長コンテキストをネイティブにサポートします。高速な推論、低レイテンシー、低コストが特徴です。バランスの取れた全体的な能力を持ち、日常会話、コンテンツ作成、基本的な RAG、バッチテキスト処理などの高い同時実行性を要求する軽量タスク向けに設計されています。

インターネット検索

プライベートナレッジベースで検索中に回答が得られない場合、インターネット検索を有効にして追加情報を取得できます。これにより、プライベートナレッジベースが補完され、LLM と組み合わせることで、より豊かな応答が可能になります。

クエリ分析

LLM と NLP 機能を使用して、ユーザーのクエリに対してインテント認識、類似クエリ拡張、自然言語から SQL へ (NL2SQL) の変換を実行するクエリコンテンツ分析サービスです。これにより、RAG シナリオでの検索と質問応答のパフォーマンスが向上します。

LLM を使用してユーザー入力クエリの意図理解と類似クエリ拡張を行う一般的なクエリ分析サービスです。

ソートサービス

• BGE 再ランキングモデル：BGE モデルに基づくドキュメントスコアリングサービスです。クエリとドキュメントコンテンツ間の関連性スコアに基づいてドキュメントを降順にソートし、対応するスコアを出力します。このサービスは中国語と英語の両方をサポートし、最大入力長は 512 トークン (クエリ + ドキュメント長) です。

• OpenSearch 独自開発の再ランキングモデル：複数の業界のデータセットでトレーニングされたこのモデルは、高レベルの再ランキングサービスを提供します。クエリとドキュメント間のセマンティック関連性に基づいてドキュメントを最高から最低までソートします。このサービスは中国語と英語の両方をサポートし、最大入力長は 512 トークン (クエリ + ドキュメント長) です。

• Qwen3 ソートサービス-0.6B：Qwen3 シリーズのドキュメント再ランキングサービスです。100 以上の言語をサポートし、最大入力長は 32k トークン (クエリ + ドキュメント長)、パラメータ数は 6 億です。

• text reranking-ops-bge-reranker-v2：RAG シナリオでの関連性を向上させるために、検索結果を詳細に再ランキングするための高性能テキストリランキングモデルです。

テキストおよびドキュメント処理サービス

Jina AI Reader

LLM 向けの Web コンテンツ抽出サービスで、任意の URL をクリーンで LLM フレンドリなプレーンテキスト形式に変換します。広告、ナビゲーション、その他の邪魔な情報を削除し、Web ページのコアコンテンツのみを抽出します。

ドキュメント解析

• ドキュメント解析サービス 001：このサービスは、非構造化ドキュメント (テキスト、テーブル、画像を含む) を解析して、見出しやセクションなどの論理構造を抽出し、構造化フォーマットで出力します。

• ドキュメント解析サービス 002：PDF や画像など、さまざまな非構造化ドキュメント形式を解析します。テーブル、数式、チャートなどの複雑な要素の認識に優れており、高速な推論速度を提供します。

テキストベクトル化

• OpenSearch テキストベクトル化サービス-001：40 以上の言語に対応するテキストベクトル化サービスです。最大入力テキスト長は 300 トークン、出力ベクトル次元は 1536 です。

• OpenSearch ユニバーサルテキストベクトル化サービス-002：100 以上の言語に対応するテキストベクトル化サービスです。最大入力テキスト長は 8,192 トークン、出力ベクトル次元は 1024 です。

• OpenSearch テキストベクトル化サービス-Chinese-001：中国語向けのテキストベクトル化サービスです。最大入力テキスト長は 1,024 トークン、出力ベクトル次元は 768 です。

• OpenSearch テキストベクトル化サービス-English-001：英語向けのテキストベクトル化サービスです。最大入力テキスト長は 512 トークン、出力ベクトル次元は 768 です。

• GTE テキストベクトル-multilingual-Base：70 以上の言語に対応するテキストベクトル化サービスです。最大入力テキスト長は 8,192 トークン、出力ベクトル次元は 768 です。

• Qwen3 テキストベクトル-0.6B：100 以上の言語に対応する Qwen3 シリーズのテキストベクトル化サービスです。最大入力長は 32k トークン、出力ベクトル次元は 1,024、モデルのパラメータ数は 6 億です。

疎テキストベクトル化

このサービスは、テキストデータを疎ベクトル表現に変換します。疎ベクトルはストレージ要件が少なく、キーワードや単語頻度シグナルを表すためによく使用されます。密ベクトルと組み合わせてハイブリッド検索を行い、検索品質を向上させることができます。

OpenSearch 疎テキストベクトル化サービス：100 以上の言語に対応し、最大入力テキスト長が 8,192 トークンのテキストベクトル化サービスです。

ドキュメントチャンキング

このサービスは、HTML、Markdown、TXT 形式の構造化データを、ドキュメントの段落、テキストのセマンティクス、または指定されたルールに基づいて分割します。また、リッチテキスト形式のドキュメントからコード、画像、テーブルを抽出することもサポートしています。

次元削減

embedding-dim-reduction：ベクトルモデルのファインチューニングサービスです。カスタムトレーニングを使用して、高次元ベクトルを低次元に削減し、検索パフォーマンスへの影響を最小限に抑えながらコスト効率を向上させることができます。

マルチモーダル処理サービス

マルチモーダル埋め込み

• M2-Encoder-マルチモーダル埋め込みモデル：BM-6B に基づいて 60 億の画像とテキストのペア (中国語 30 億、英語 30 億) でトレーニングされたバイリンガル (中国語と英語) のマルチモーダルサービスです。このモデルは、Text-to-Image および画像によるテキスト検索を含む画像とテキストのクロスモーダル検索、ならびに画像分類タスクをサポートします。

• M2-Encoder-Large-マルチモーダル埋め込みモデル：バイリンガル (中国語と英語) のマルチモーダルサービスです。M2-Encoder モデルと比較して、モデルサイズが 10 億パラメータと大きく、より強力な表現能力とマルチモーダルタスクでの優れたパフォーマンスを提供します。

• GME マルチモーダル埋め込み-Qwen2-VL-2B：Qwen2-VL マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) でトレーニングされたマルチモーダル埋め込みサービスです。シングルモーダルおよび複合マルチモーダル入力をサポートし、テキスト、画像、および複合データ型の効率的な処理を可能にします。

• マルチモーダル埋め込み-ops-mm-embedding-v1-2b：Alibaba Cloud OpenSearch AI チームによって開発されたマルチモーダル埋め込みモデルです。Qwen2-VL 2B Instruct でファインチューニングされており、テキスト、画像、ビデオを含むシングルモーダルおよび複合マルチモーダル入力をサポートし、それらをセマンティックベクトルにエンコーディングしてクロスモーダル検索および理解タスクに使用します。

• マルチモーダル埋め込み-ops-mm-embedding-v1-7b：Alibaba Cloud OpenSearch AI チームによって開発されたマルチモーダル埋め込みモデルです。Qwen2-VL 7B Instruct でファインチューニングされており、テキスト、画像、ビデオを含むシングルモーダルおよび複合マルチモーダル入力をサポートし、それらをセマンティックベクトルにエンコーディングしてクロスモーダル検索および理解タスクに使用します。

• E コマースマルチモーダル埋め込み-ops-mm-embedding-ecom-001：Alibaba Cloud OpenSearch AI チームによって開発された、E コマース向けのカスタムマルチモーダル埋め込みモデルです。画像対画像および画像とテキストによる画像検索をサポートし、E コマースシナリオでのクロスモーダル検索および理解に適しています。

• 顔マルチモーダル埋め込み-ops-mm-embedding-face-001：顔検索タスク向けのサービスです。単一または複数の画像入力をサポートする高度な顔埋め込みモデルを使用し、顔情報を高次元セマンティックベクトルにエンコーディングして、効率的で正確な顔検索と比較を可能にします。

マルチモーダルランキング

画像関連性ランキングサービスを提供します。RAG およびマルチモーダル検索シナリオでは、このランキングサービスがコンテンツを再ランキングして、検索精度と LLM の生成品質を向上させることができます。

ビデオ要約

指定されたビデオセグメントを理解し、LLM 機能を使用してビデオの要約、タイトル、タグを生成するビデオ要約サービスを提供します。

ビデオ分割

このサービスはビデオを理解・分析し、キーフレームを抽出し、ビデオを対応するセグメントに分割します。

キーフレーム抽出

キーフレーム抽出サービス 001：ビデオからキーフレームをキャプチャすることでビデオコンテンツ抽出を提供します。マルチモーダル埋め込みまたは画像解析サービスと組み合わせることで、クロスモーダル検索が可能になります。

音声認識

音声認識サービス 001：このサービスは音声テキスト変換機能を提供し、ビデオまたはオーディオファイルからの音声を迅速に構造化テキストに変換します。このサービスは複数の言語をサポートしています。

オブジェクト検出

• オブジェクト検出サービス-ops-object-detect-001：画像またはビデオ内のメインターゲットまたはオブジェクトを自動的に特定し、識別します。単一オブジェクトおよび複数オブジェクト検出をサポートし、インテリジェント監視、自動運転、画像検索などのアプリケーションに適しています。

• 顔検出サービス-ops-object-detect-face-001：画像内の顔を自動的に特定し、認識します。複数の顔の検出をサポートし、インテリジェント監視や画像検索などのアプリケーションに適しています。

• ファッションオブジェクト検出-ops-object-detect-fashion-001：Alibaba Cloud OpenSearch チームによって開発されたファッションカテゴリのオブジェクト検出モデルです。20 種類以上のファッション関連オブジェクトの検出をサポートし、オブジェクトカテゴリ、バウンディングボックス、信頼度スコアを出力します。複雑なシナリオでのオブジェクト抽出に使用でき、下流タスクの入力として機能し、バックグラウンドや他のオブジェクトが下流の埋め込みおよび再ランキングモデルに与える干渉を排除します。

画像コンテンツ解析

画像コンテンツ理解サービス：マルチモーダル大規模言語モデルを使用して、画像内のテキストを解析、理解、認識します。解析されたテキストは、画像検索や質問応答シナリオで使用できます。

画像テキスト認識サービス：画像に対して光学文字認識 (OCR) を実行します。認識されたテキストは、画像検索や質問応答シナリオで使用できます。