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Amazon OpenSearch Serviceを使用したベクトルベースのセマンティック検索

これは、ベクトルベースのセマンティックテキスト検索プロジェクトです。

cdk.jsonファイルは、CDK Toolkitにアプリの実行方法を指示します。

このプロジェクトは、標準のPythonプロジェクトのように設定されています。初期化プロセスは、 .venvディレクトリの下に保存されたこのプロジェクト内にVirtualenvも作成します。 Virtualenvを作成するには、 venvパッケージにアクセスできるパスにpython3 （またはWindows用のpython ）実行可能性があることを前提としています。何らかの理由でvirtualenvの自動作成が失敗した場合、Virtualenvを手動で作成できます。

MacOSとLinuxでVirtualenvを手動で作成するには：

 $ python3 -m venv .venv

INITプロセスが完了し、VirtualENVが作成された後、次のステップを使用してVirtualENVをアクティブにできます。

 $ source .venv/bin/activate

あなたがWindowsプラットフォームである場合、このようなVirtualenvをアクティブにします。

 % .venvScriptsactivate.bat

VirtualenVがアクティブになったら、必要な依存関係をインストールできます。

 (.venv) $ pip install -r requirements.txt

この時点で、このコードのCloudFormationテンプレートを合成できるようになりました。

 （.venv）$ cdk synth 
              -parameters sagemakernotebookinstanceType = " your-instance-type " 
              -parameters opensearchdomainname = " your-opensearch-domain-name " 
              -Parameters ec2keypairname = " your-ec2-key-pair-name "

cdk deployコマンドを使用して、上記のスタックを作成します。

 （.venv）$ cdk deploy 
              -parameters sagemakernotebookinstanceType = " your-instance-type " 
              -parameters opensearchdomainname = " your-opensearch-domain-name " 
              -Parameters ec2keypairname = " your-ec2-key-pair-name "

他のCDKライブラリなど、依存関係を追加するには、 setup.pyファイルに追加して、 pip install -r requirements.txtを再実行するだけです。