OpenSearch는 다양한 제3자 머신러닝(ML) 커넥터를 제공하여 데이터 속에서 숨겨진 통찰력을 발견할 수 있도록 지원합니다. 이 중에서도 이번 포스트에서는 Amazon OpenSearch ML 커넥터 API를 사용하는 방법에 대해 소개합니다. 머신러닝을 적용하여 데이터를 분석하고 가치 있는 정보를 도출하는 데 Amazon OpenSearch ML 커넥터 API는 중요한 역할을 합니다. 먼저 소개하는 커넥터는 Amazon Comprehend 커넥터입니다. 이 커넥터를 사용하면 LangDetect API를 호출하여 문서에 포함된 언어를 감지할 수 있습니다. 이를 통해 다국어 문서에 대한 효과적인 처리가 가능해집니다. 또한 Amazon Bedrock 커넥터를 사용하면 Amazon Titan Text Embeddings v2 모델을 호출하여 문서로부터 임베딩을 생성하고 의미 검색을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 문서 간 유사성을 파악하고 효율적인 검색이 가능해집니다. Amazon OpenSearch ML 커넥터 API를 통해 다양한 머신러닝 기능을 활용하여 데이터를 분석하고 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. Amazon Comprehend와 Amazon Bedrock 커넥터를 활용하여 데이터 처리 및 의미 검색을 효율적으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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