SuperAPI AI 工具集

amazon-opensearch-service

智能体与模型

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更新于 10-15 17:22

技能介绍

用途:该技能用于回答 Amazon OpenSearch Service(AOS)与 Serverless(AOSS)相关问题,覆盖六类能力:迁移(Solr/Elasticsearch/自建 OpenSearch 迁入 AOS 或 AOSS,含模式与查询转换、容量规划、切换)、开通(域与集合的生命周期、升级、存储分层、FGAC、监控)、搜索(向量/语义/混合/稀疏/稠密检索、RAG、Bedrock 连接器、FAISS HNSW 与 Lucene 对比)、日志分析(PPL、OSI 摄取、异常检测、OpenSearch Dashboards,及 Splunk/Datadog/ELK 替代)、链路追踪(OpenTelemetry 分布式追踪、span 查询、服务地图、Data Prepper)、Agentic AI Assistant(自动发现索引、生成 PPL/DSL 查询、汇总结果、端到端事件排查)。

用法:先判定问题所属能力并在首句声明,再加载对应入口参考文件(如 references/assessment-workflow.md、references/provisioning-reference.md、references/search-semantic-search-guide.md 等)。主要语法为 AWS CLI 命令(如 aws opensearch describe-domain、aws opensearchserverless create-collection);AWS MCP server 为推荐而非必需,数据面 HTTP 调用使用 awscurl 做 SigV4 签名。跨能力问题以主导能力作答,结尾给出另一能力的入口引用交接。

通用规则:多段式回答需在标题后加元数据块(生成时间与技能版本);不得输出任何美元金额估算,费用问题转至 https://calculator.aws;不得泄露凭证、KMS key ARN、VPC 端点 URL、实例 IP 或账号 ID;A-vs-B 决策须给出单一主要推荐并说明理由;避免营销化措辞。

限制:不估算费用、不搬运数据(用 Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service)、不构建嵌入模型(用 Bedrock 或 SageMaker)、不能 1:1 替代 Splunk SPL 或 Datadog APM、不针对特定目录调优相关性。另需确认技能加载方式:经 AWS MCP server 的 retrieve_skill 加载时须用 retrieve_skill 取文件,不可本地读取;本地安装时按相对路径读取。