Aiven for OpenSearch® がバージョン2.11.1にアップデートされました。

<font color="Grey">*[Aiven for OpenSearch® updated to version 2.11.1](https://aiven.io/blog/aiven-for-opensearch-updated-to-version-2111)の翻訳です。*</font>

2023年12月20日

# Aiven for OpenSearch® がバージョン2.11.1にアップデートされました。

Aiven for Opensearch®がOpenSearch® 2.11.1にアップデートされ、新しいAI機能やビジュアルの刷新などが行われました。新機能をご確認の上、今すぐアップグレードしてください。

2023年も終わりに近づき、Aiven for Opensearch®がOpenSearch® 2.11.1で動作するようになったことをお知らせします。前回のリリースではバージョン2.8.0を使用していましたので、1つのブログ記事には書ききれないほどの新機能が追加されています。このことを念頭に置いて、以下に最も注目すべきハイライトをいくつか取り上げましたが、ここ数回のリリースで追加されたものの全容については、[OpenSearch リリースノート](https://opensearch.org/docs/latest/version-history/) を必ずチェックしてください。


## 機械学習、ニューラル検索、ベクトル。すごい！


今回のリリースでは、機械学習とベクトル検索が大量にアップデートされた。手始めに、[機械学習(ML)[フレームワーク](https://opensearch.org/docs/latest/ml-commons-plugin/using-ml-models/)が一般的に利用できるようになり、様々な[訓練済みモデル](https://opensearch.org/docs/latest/ml-commons-plugin/pretrained-models/)が利用できるようになった。サードパーティのプラットフォームでホストされているモデルも、コネクタを介して統合することができます。OpenSearchは、いくつかの一般的なAIプラットフォーム用の様々なコネクター設計図を提供していますし、別のプラットフォームを統合するために独自の設計図を作成することもできます。


これらのプラットフォームを利用する場合、[neural search](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/neural-search/)は、ユーザーが定義したMLモデルを通過させることで、取り込まれたドキュメントを処理し、ソーステキストと一緒にインデックスされるベクトル埋め込みを生成する。いったんMLモデルがセットアップされれば、ニューラル検索に適用できるさまざまな検索手法がある：


* [セマンティック検索](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/semantic-search/)
* [ハイブリッド検索](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/hybrid-search/)
* [マルチモーダル検索](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/multimodal-search/)
* [スパース検索](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/neural-sparse-search/)
* [会話型検索](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/conversational-search/) (実験的)


## 検索パイプラインは一般に利用可能


[検索パイプライン](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/search-pipelines/index/)は、クエリやその結果、あるいはその両方を変更するために、一連のモジュール化されたプロセッサを連結することによって、検索をカスタマイズすることを可能にします。検索パイプラインは、検索結果をパーソナライズしたり、事前に定義されたクエリフィルタのセットを自動的に適用したりといったタスクを実行することができます。以前は実験的な機能としてのみ利用可能でしたが、パイプラインは一般的に利用できるようになり、アプリケーションを簡素化する準備が整いました。


## OpenSearchダッシュボードにアラートと異常検知機能を統合


Anomaly Detection と Alerting プラグインは、ユーザーに影響を与える潜在的な問題を把握するための貴重なツールです。しかし、これまで、これらのプラグインが提供するデータを既存のダッシュボードやビジュアライゼーションと関連付けることは困難でした。


このリリースでは、新しい [monitors](https://opensearch.org/docs/latest/observing-your-data/alerting/dashboards-alerting/) と [detectors](https://opensearch.org/docs/latest/observing-your-data/ad/dashboards-anomaly-detection/) を OpenSearch ダッシュボードから直接作成することができ、さらに、関連するビジュアライゼーション上にトリガーされたアラートと異常をオーバーレイすることができます。既存のモニタや検出器も、同様の方法でビジュアライゼーションに関連付けることができます。最終的には、ビジュアライゼーションと関連するアラートおよび異常を組み合わせた単一のビューになり、これまで以上に簡単に問題を診断し、関連するメトリックのビジュアライゼーションで状況を把握することができます。


## サイドバイサイドの検索クエリ比較


ある検索結果の関連性は、特定のクエリが評価されるコンテキストに依存する可能性がある。フィールドの重み、ドキュメントの解析戦略、MLモデルが異なると、一見似たようなクエリでも結果が大きく異なることがあります。


このリリースでは、[検索比較ツール](https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/search-relevance/compare-search-results/) が一般的に利用できるようになりました。このツールは、OpenSearch ダッシュボードで2つの異なる検索クエリを並べて比較することができます。これにより、コンテキストを変更したり、複数のウィンドウを操作することなく、異なるクエリ戦略の結果、ランキング、関連性をこれまで以上に簡単に比較することができます。


## 今すぐクラスタをアップグレード


繰り返しになりますが、これはすべて氷山の一角に過ぎません。変更とアップデートの完全なリストについては、[OpenSearch リリースノート](https://opensearch.org/docs/latest/version-history/) を必ずチェックしてください。


今すぐ始めるには、[Aiven コンソール](https://console.aiven.io/) から OpenSearch クラスタのメンテナンスアップグレードを実行できます。それでは、よい検索を！


*注：この記事の以前のバージョンでは、カスタムローカルモデルのサポートについて言及していましたが、Aiven for OpenSearch®ではまだ利用できません。ML Commons機能のアップデートにご期待ください。