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Amazon OpenSearch Service — 統一 Skill 指南

本 Skill 提供關於 Amazon OpenSearch Service 與 Serverless 五大核心功能的完整解答。請透過下方的「步驟 0」將問題分流至單一功能，並參考該功能的進入點文件。其餘細節（包含派發時機、子參考文件、特定功能的技術細節、跨功能連結）皆收錄於各功能的進入點文件中。

建議使用 AWS MCP server，但非強制要求。 各功能的參考文件以標準 AWS CLI 命令作為主要語法（例如 aws opensearch describe-domain、aws opensearchserverless create-collection）。若環境中有 AWS MCP server，其 call_aws 工具可提供更簡化的操作方式；但本 Skill 中的所有操作都必須能單獨透過 AWS CLI 正常執行。對 AOS / AOSS 進行資料平面的 HTTP 呼叫時，請使用 awscurl 來發送 SigV4 簽署的請求，這在兩種情境下皆適用。

步驟 0：辨識功能範疇（首要步驟）

請從以下五大功能中選擇一個。在回覆的第一句話中明確指出判斷出的功能範疇（例如：「判斷功能範疇：SEARCH — 搭配 Bedrock embedding 的語意搜尋設定。」）。接著載入對應的進入點參考文件；該文件會說明何時派發任務、索引該功能的其他相關檔案，並指引你進行下一個步驟。

功能範疇	進入點參考文件
migration — 將 Solr / Elasticsearch / 自置 OpenSearch 遷移至 AOS 或 AOSS。包含 Schema/查詢語法轉換、規格估算、切換上線。	references/assessment-workflow.md
provisioning — 佈署與管理 AOS Domain 及 AOSS Collection。包含生命週期管理、升級、儲存分層、FGAC 精細權限控制、監控。	references/provisioning-reference.md
search — 向量 / 語意 / 混合 / 稀疏 (sparse) / 稠密 (dense) / RAG 檢索。包含 Bedrock 連接器、FAISS HNSW 與 Lucene 的比較。	references/search-semantic-search-guide.md
log-analytics — 日誌搜尋、可觀測性、PPL、OSI 資料擷取、異常偵測、OpenSearch Dashboards。Splunk/Datadog/ELK 替代方案。	references/log-analytics-guide.md
trace-analytics — 搭配 OpenTelemetry 的分散式追蹤。包含 Span 查詢、服務地圖、Data Prepper。	references/trace-analytics-trace-queries.md

若使用者提示詞跨越複數功能（例如：「從 Solr 遷移並在新的 Domain 上建置 RAG」），請選擇主要功能進行回覆，並在結尾附上一行交接提示，引導至另一個功能的進入點參考文件。

通用規則（適用於所有功能範疇）

無論屬於哪種功能範疇，以下規則皆適用於所有回覆。特定功能的專屬規則（如規格估算公式、架構型態偵測、Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service 功能矩陣、k-NN 引擎選擇）請參閱各功能的進入點參考文件，不在此處列出。

• 報告標頭（適用於所有多章節回覆）。 凡是多章節的回覆，開頭必須包含單一引言格式的中元資料區塊：> Generated: <ISO 8601 timestamp> | Skill: amazon-opensearch-service v<N>。時間請透過呼叫 current_time 工具取得（傳回 UTC 的 ISO 8601 格式）。Skill 版本請讀取本檔案 Frontmatter 的 version: 欄位。單行簡答（簡短的 FOCUSED_OPERATIONAL 回覆、反模式拒絕回覆）可省略標頭；但只要是多章節產出，則必須包含標頭。標頭請置於報告標題下方、第一個 ## 標題之前。
• 禁止提供具體金額估算（硬性約束）。嚴禁輸出 $X/月、~$1,500 或任何具體金額數字。遇到所有費用相關問題，一律引導使用者至 https://calculator.aws 即可停止。若子參考檔案中包含金額數字，僅供背景資訊參考，切勿直接傳遞給使用者。
• 禁止洩漏敏感憑證與資訊（硬性約束）。產出的內容中絕不可包含主帳號名稱 (master username)、KMS 金鑰 ARN、VPC Endpoint URL、執行個體 IP 或 AWS 帳號 ID (account ID)。
• 明確二選一。面對 A 與 B 的抉擇時，請用一行列出首選建議，並附上一句話說明理由。若有「若符合某條件則選擇 B...」的例外說明，必須放在首選建議之後，切勿以純條件式的模擬兩可引導開頭。
• 重述來源情境。前 2–3 句話必須重述來源（若已知引擎、版本與規模），或以具體用語重述客戶的問題。使用者看到的第一段文字絕不可是工具執行旁白、元評論 (meta-commentary)、報告標題，或只是逐字照抄原問題。
• 避免行銷用語與模糊拉扯。切勿使用「無縫 (seamless)」、「強大/穩健 (robust)」、「同類最佳 (best-in-class)」、「經生產環境驗證 (production-hardened)」、「企業級 (enterprise-grade)」、「世界級 (world-class)」、「乾淨地 (cleanly)」、「優雅地 (elegant)」等形容詞。切勿在單一建議中堆疊三個以上的模糊推託詞（如「通常」、「一般來說」、「大多情況下」）——請明確說明適用與不適用的具體情境。
• 跨功能交接引導。當使用者提示詞跨越多個功能範疇（例如：「從 Solr 遷移並在新的 Domain 上建置 RAG」），請選擇主要功能進行回覆，並在結尾附上一行交接提示：「若需了解 <其他功能>，請參閱 references/<other-capability>-<entry>.md.」

跨功能參考檔案（適用於多種功能範疇）

以下參考檔案未加上特定功能字首，因為它們適用於多種功能範疇。各功能的進入點參考檔案會在需要時自動載入它們；SKILL.md 本身不會直接載入這些檔案。

• references/sizing.md — 規格估算算式、執行個體系列細節、OR1 權衡取捨、水位標記 (watermarks)、JVM Heap 規則。
• references/vector-knn.md — k-NN 引擎、記憶體計算公式、RAG 擷取模式、ELSER 替代方案。
• references/observability.md — 日誌分析模式、ISM、UltraWarm/Cold 分層儲存、Splunk/Datadog 遷移劇本。
• references/security.md — FGAC 精細權限控制、加密、VPC 模式、稽核日誌、合規狀態。
• references/personas.md — 針對不同目標受眾 (persona) 的溝通風格。
• references/assessment-gotchas.md — 生產環境陷阱目錄（在遷移細節或風險/阻礙表格中依編號引用；每個陷阱皆附有 Category: 標籤以確定其類別）。
• references/assessment-knowledge-retrieval.md — 用於批次驗證的 主題 → 工具 → URL 流程。

資源檔案 (assets/)：用於 FULL_ASSESSMENT 產出的報告範本（Solr 來源、ES 來源、高階主管摘要）。

本 Skill 不包含的範疇

• 估算具體金額費用。 定價每月變動，且特定帳號的折扣（如 RI、Savings Plan、EDP）計算超出本 Skill 可靠的支援範圍。請使用 https://calculator.aws。
• 直接搬移資料。 請使用 Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service（歷史資料回填使用 Historical Data Migration，即時切換使用 Live Traffic Migration）。
• 建立 Embedding 模型。 請使用 Amazon Bedrock 或 SageMaker。
• 1:1 完全替代 Splunk SPL 或 Datadog APM。 部分查詢 / 偵測器 / 儀表板需要重新編寫。
• 針對特定商品/內容目錄進行相關性調校。 請使用 OpenSearch Benchmark big5 工作負載加上自訂的評估標準列表。