# OpenSearchとLambdaでEmbedding検索を実現する方法

## 目次
1. はじめに
2. Embedding検索とは
   1. Embeddingsの役割
   2. OpenSearchの機能との組み合わせ
3. 構築手順概要
4. 詳細手順
   1. AWS Lambdaの設定
   2. OpenAI Embeddings APIの利用
   3. OpenSearchの設定
   4. LambdaとOpenSearchの連携
   5. 検索ロジックの実装
5. コストとパフォーマンスの考慮点
6. まとめ

## 1. はじめに
本記事では、AWSのLambdaとOpenSearchを用いてEmbedding検索を実現する方法を解説します。Embedding検索は、特に近年の自然言語処理や画像検索において重要な役割を果たしています。このチュートリアルを通して、効果的にEmbeddingを活用した検索システムを構築する技術を学びましょう。

## 2. Embedding検索とは
Embedding検索は、ベクトル形式のデータを用いて類似性を評価し、検索を行う手法です。通常のテキスト検索と異なり、意味的な類似性を考慮した結果を得ることができます。

### 2.1. Embeddingsの役割
Embeddingsは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換する技術です。これにより、データ間の類似度計算が容易になります。OpenAIのEmbeddings APIを利用することで、テキストデータを効率的に数値ベクトルに変換できます。

### 2.2. OpenSearchの機能との組み合わせ
OpenSearchは、AWSが提供する検索と分析エンジンです。埋め込み検索機能を持つ数値ベクトル形式のデータを効率的に保存し、高速な類似度検索をサポートします。

## 3. 構築手順概要
1. AWS Lambdaを設定し、OpenAIのEmbeddings APIを利用してテキストを数値ベクトルに変換します。
2. OpenSearchを設定してベクトルデータを保存します。
3. Lambda関数を用いてクエリベクトルとOpenSearch内のデータの類似性を検索します。

## 4. 詳細手順

### 4.1. AWS Lambdaの設定
AWS Lambdaは、サーバーレスでコードを実行できるサービスです。まず、AWS Management Consoleで新しいLambda関数を作成します。Pythonランタイムを選択し、必要なライブラリをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.2. OpenAI Embeddings APIの利用
Lambda関数内でOpenAIのAPIを用いてテキストをベクトルに変換します。APIキーは環境変数やAWS Secrets Managerで管理すると安全です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.3. OpenSearchの設定
AWS OpenSearchを設定し、ベクトルを格納するためのインデックスを作成します。下記のようなマッピングを設定して、ベクトルデータを扱えるようにします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.4. LambdaとOpenSearchの連携
LambdaからOpenSearchに接続し、データのインデックスとクエリを行います。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.5. 検索ロジックの実装
Lambdaでクエリ埋め込みを作成し、OpenSearchの`script_score`を使用してコサイン類似度に基づく検索を実行します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. コストとパフォーマンスの考慮点
OpenAIのEmbeddings APIやOpenSearchの使用にはコストがかかります。トークン数やインデックスのサイズを監視し、必要であれば最適化を行います。Lambdaの実行時間も制限があるため、API呼び出しのタイミングや処理を効率化することが重要です。

## 6. まとめ
OpenSearchとLambdaを用いたEmbedding検索の実装は、意味的な類似性に基づく高精度な検索システムを構築するための強力な手法です。OpenAIのAPIを組み合わせることで、自然言語処理のタスクをさらに強化できます。このアーキテクチャを活用して、さまざまな検索要件に対応できる柔軟なソリューションを構築していきましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# OpenSearchとLambdaでEmbedding検索を実現する方法

## 目次
1. はじめに
2. Embedding検索とは
   1. Embeddingsの役割
   2. OpenSearchの機能との組み合わせ
3. 構築手順概要
4. 詳細手順
   1. AWS Lambdaの設定
   2. OpenAI Embeddings APIの利用
   3. OpenSearchの設定
   4. LambdaとOpenSearchの連携
   5. 検索ロジックの実装
5. コストとパフォーマンスの考慮点
6. まとめ

## 1. はじめに
本記事では、AWSのLambdaとOpenSearchを用いてEmbedding検索を実現する方法を解説します。Embedding検索は、特に近年の自然言語処理や画像検索において重要な役割を果たしています。このチュートリアルを通して、効果的にEmbeddingを活用した検索システムを構築する技術を学びましょう。

## 2. Embedding検索とは
Embedding検索は、ベクトル形式のデータを用いて類似性を評価し、検索を行う手法です。通常のテキスト検索と異なり、意味的な類似性を考慮した結果を得ることができます。

### 2.1. Embeddingsの役割
Embeddingsは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換する技術です。これにより、データ間の類似度計算が容易になります。OpenAIのEmbeddings APIを利用することで、テキストデータを効率的に数値ベクトルに変換できます。

### 2.2. OpenSearchの機能との組み合わせ
OpenSearchは、AWSが提供する検索と分析エンジンです。埋め込み検索機能を持つ数値ベクトル形式のデータを効率的に保存し、高速な類似度検索をサポートします。

## 3. 構築手順概要
1. AWS Lambdaを設定し、OpenAIのEmbeddings APIを利用してテキストを数値ベクトルに変換します。
2. OpenSearchを設定してベクトルデータを保存します。
3. Lambda関数を用いてクエリベクトルとOpenSearch内のデータの類似性を検索します。

## 4. 詳細手順

### 4.1. AWS Lambdaの設定
AWS Lambdaは、サーバーレスでコードを実行できるサービスです。まず、AWS Management Consoleで新しいLambda関数を作成します。Pythonランタイムを選択し、必要なライブラリをインストールします。

```bash
pip install openai boto3 requests
```

### 4.2. OpenAI Embeddings APIの利用
Lambda関数内でOpenAIのAPIを用いてテキストをベクトルに変換します。APIキーは環境変数やAWS Secrets Managerで管理すると安全です。

```python
import openai
import os

openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']

def get_embedding(text):
    response = openai.Embedding.create(
        model="text-embedding-ada-002",
        input=text
    )
    return response['data'][0]['embedding']
```

### 4.3. OpenSearchの設定
AWS OpenSearchを設定し、ベクトルを格納するためのインデックスを作成します。下記のようなマッピングを設定して、ベクトルデータを扱えるようにします。

```json
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "embedding_vector": {
                "type": "dense_vector",
                "dims": 1536
            }
        }
    }
}
```

### 4.4. LambdaとOpenSearchの連携
LambdaからOpenSearchに接続し、データのインデックスとクエリを行います。

```python
from opensearchpy import OpenSearch

host = 'https://your-opensearch-endpoint.com'
index_name = 'your-index-name'
auth = ('your-username', 'your-password') 

client = OpenSearch(
    hosts=[{'host': host, 'port': 443}],
    http_auth=auth,
    use_ssl=True,
    verify_certs=True
)

def index_document(doc_id, embedding):
    client.index(
        index=index_name,
        id=doc_id,
        body={
            'embedding_vector': embedding
        }
    )
```

### 4.5. 検索ロジックの実装
Lambdaでクエリ埋め込みを作成し、OpenSearchの`script_score`を使用してコサイン類似度に基づく検索を実行します。

```python
def search_similar(embedding):
    query = {
        "size": 5, 
        "query": {
            "script_score": {
                "query": {
                    "match_all": {}
                },
                "script": {
                    "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'embedding_vector') + 1.0",
                    "params": {
                        "query_vector": embedding
                    }
                }
            }
        }
    }
    response = client.search(
        body=query,
        index=index_name
    )
    return response['hits']['hits']
```

## 5. コストとパフォーマンスの考慮点
OpenAIのEmbeddings APIやOpenSearchの使用にはコストがかかります。トークン数やインデックスのサイズを監視し、必要であれば最適化を行います。Lambdaの実行時間も制限があるため、API呼び出しのタイミングや処理を効率化することが重要です。

## 6. まとめ
OpenSearchとLambdaを用いたEmbedding検索の実装は、意味的な類似性に基づく高精度な検索システムを構築するための強力な手法です。OpenAIのAPIを組み合わせることで、自然言語処理のタスクをさらに強化できます。このアーキテクチャを活用して、さまざまな検索要件に対応できる柔軟なソリューションを構築していきましょう。 

OpenSearchとLambdaでEmbedding検索を実現する方法

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