OpenSearch 为您的企业量身定制智能搜索和数据分析。

OpenSearch 不仅仅是一个搜索平台，它还是一个集日志、监控和人工智能应用 (RAG) 于一体的综合平台。我们根据您的业务需求调整算法，而不是反之。得益于开源技术，我们的 OpenSearch 解决方案具有前瞻性和成本效益。

询问没有义务

解决方案

OpenSearch 概念

当传统搜索失效时：我们会分析您现有的数据源、性能瓶颈和业务目标，并设计一个完美定制的 OpenSearch 架构。

OpenSearch 迁移服务

我们提供安全无停机迁移服务，迁移您的传统集群（Elastic/Splunk/Solr）。服务包含总体拥有成本 (TCO) 分析。

企业搜索相关性调优

无论是为企业内部网、客户门户定制搜索解决方案，还是优化电商搜索以提高转化率：我们都会对分析器、分词器和排名模型进行微调，以提供最佳的企业搜索体验。

GenAI 与 RAG 集成

开发贵公司内部知识库机器人。我们将 OpenSearch 作为向量数据库集成到您的 AI 战略中。我们的团队实施 RAG（检索增强生成）系统，帮助您的 AI 找到正确的数据。

混合搜索

我们采用混合搜索解决方案，将传统的数据库关键词搜索与现代向量搜索相结合。结果如何？每次搜索都能获得精准的结果。

安全分析与日志管理 (SIEM)

OpenSearch 作为中央安全平台：提供威胁检测、符合 GDPR 标准的归档以及 SOC 控制面板。我们的专家将协助您实施 OpenSearch SIEM 解决方案。

合规性日志记录

借助我们的 OpenSearch 解决方案，您可以一目了然地查看日志、指标和跟踪信息——包括对微服务架构的端到端监控，或为 NIS2 和 GDPR 开发可审计的日志管理解决方案。

支持与警告

我们随时为您提供：长期支持、监控设置、性能调优和技术开发。

OpenSearch 的安全性足以应对最敏感的数据——我们知道如何以合规的方式实现它。

克里斯托夫·温德尔工程师
CEO, Iphos IT 解决方案

最先进的 OpenSearch 搜索解决方案

为什么应用程序搜索要使用 OpenSearch 而不是 SQL？

许多传统应用程序仍然使用 SQL 数据库进行搜索。我们将告诉您为什么迁移到 OpenSearch 是明智之举。

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建筑差异

SQL 数据库使用 B 树，这种树针对精确匹配进行了优化。全文搜索通常需要扫描整个表，这对于大型数据集来说速度极其缓慢。OpenSearch 可以节省您的时间，因为它使用类似于电话簿的倒排索引。这使得搜索时间可以达到毫秒级，且不受数据量的影响。

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功能优势

SQL 在处理诸如同义词（Handy = Mobilfunk）、词干（laufen = lief）或复杂的关联性计算（TF-IDF/BM25）等语言挑战时会遇到困难。相比之下，OpenSearch 提供了专门的分析器和分词器，可以轻松解决这些问题。

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危险性

尤其对于大型数据集而言，可扩展性是一个重要的成本因素。SQL 数据库通常需要垂直扩展（这会导致服务器成本更高），而 OpenSearch 则通过分片技术进行水平扩展，即使用多个成本更低的服务器。

OpenSearch应用程序的主要业务用例

日志分析和安全信息与事件管理 (SIEM)

在网络威胁日益增多、监管日益严格（NIS2、GDPR）的时代，记录和分析系统数据不是一种选择，而是一种必然。

挑战

企业会产生海量的日志数据（防火墙、服务器、应用程序等），这些数据通常分散存储在各个系统中，未被利用，被称为“数据坟场”。而像 Splunk 这样的商业 SIEM 解决方案往往价格极其昂贵。

OpenSearch 的解决方案

OpenSearch 可以作为日志的中央数据湖。“安全分析”插件将其转换为功能齐全的安全信息和事件管理 (SIEM) 系统。它提供基于 Sigma 规则的威胁检测、跨多个来源的事件关联以及异常自动告警等功能。

我们的服务

开发用于合规性的中央日志平台。
为安全运营中心 (SOC) 开发定制化仪表盘。
将昂贵的 Splunk 实例迁移到 OpenSearch 以降低成本（在某些情况下，通过分层存储可节省高达 90% 的成本）。

全栈可观测性

挑战

现代微服务架构需要对系统健康状况有深入的了解，而这远非简单的日志就能解决。当分布式系统运行缓慢时，故障排除往往如同大海捞针。

OpenSearch 的解决方案

通过集成跟踪分析和指标，OpenSearch 能够在一个系统中可视化整个请求流程。使用 Data Prepper 可以导入并进一步处理 OpenTelemetry 数据——这是可观测性领域的行业标准。

我们的服务

为DevOps团队实施端到端监控解决方案。
构建“单一界面”仪表板，将日志、指标和跟踪关联起来。
使用 OpenTelemetry 对应用程序进行检测方面的咨询。

生成式人工智能和向量搜索（RAG）

挑战

您是否希望使用生成式人工智能与您自己的数据进行交互（例如，“总结合同 XY”），同时避免数据离开公司或人工智能产生幻觉？

OpenSearch 的解决方案

OpenSearch 作为一个向量数据库，以语义方式存储文档。在 RAG 架构中，OpenSearch 搜索相关信息，并将其作为上下文传递给大型语言模型 (LLM)，由 LLM 生成响应。

我们的服务

摄入和 Markdown 转换： 文档（PDF、Word 文档、维基）导入后，高质量文档的关键步骤是转换为 Markdown 格式。与纯文本不同，Markdown 保留了结构语义（标题、列表、表格），这有助于语言学习导师更好地理解“内容块”的上下文，并做出更精准的响应。
分块： 然后，将 Markdown 文本拆分成有意义的部分（“块”）。可以使用 OpenSearch Data Prepper 或 AWS Lambda 等工具来完成此操作。
嵌入： 每个数据块都通过模型（例如 Amazon Titan、Cohere）转换为向量。OpenSearch 可以使用数据摄取管道和神经搜索插件直接在集群上处理此过程，从而简化架构。
向量内存： 这些向量存储在 OpenSearch 的 k-NN（k 近邻）索引中。OpenSearch 支持诸如 HNSW（分层可导航小世界）等高效算法，可以快速搜索数十亿个向量。
混合搜索与重新排名： 纯向量搜索在使用精确词条（例如产品 ID）时有时不够精确。专业的解决方案采用“混合搜索”，它将向量搜索和经典 BM25 搜索的结果结合起来，并使用“倒数排名融合”（RRF）对其进行归一化。
开发公司内部聊天机器人和知识管理系统.

企业搜索和电子商务

挑战

如今，用户几乎在所有网站上都期望获得类似谷歌的搜索体验：包括“您是不是要找……？”、自动补全、个性化搜索结果以及众多筛选选项。然而，SQL 数据库却无法提供这些。

OpenSearch 的解决方案

OpenSearch 提供强大的全文搜索、模糊匹配（用于拼写错误）、分面筛选以及“学习排名”功能，可根据用户交互自动提高搜索结果的相关性。

我们的服务

搜索相关性优化：优化搜索算法可以显著提升电商项目的收入。我们很乐意与您合作。
开发个性化搜索前端并将其集成到现有商店系统或内部网中。

搜索、it ——对于想要更快到达目的地的每个人来说，这都是一个明智的选择。

您是否需要功能强大的企业搜索解决方案，但又没有时间使用 OpenSearch 构建自己的架构？那么不妨了解一下搜索功能。it – 我们为企业打造的智能搜索引擎。搜索it 它基于成熟的 OpenSearch 技术，并且开箱即用，涵盖了许多典型的搜索应用：从公司数据的全文搜索到符合 GDPR 的信息功能和进一步的模块化扩展。

该解决方案即刻可用，性能卓越、可靠性高，并且能够轻松扩展以满足您未来业务增长的需求。该搜索引擎可以以设备、虚拟机或云端的形式获取。

了解更多信息 searchit的cc