宣布推出首个原生支持向量存储和查询的云对象存储服务 — Amazon S3 Vectors（预览版）
Amazon S3 Vectors 为人工智能代理、人工智能推理以及存储在 Amazon S3 中的内容的语义搜索提供专用、成本优化的向量存储服务。通过将上传、存储和查询向量的成本降低多达 90%，S3 Vectors 使创建和使用大型向量数据集变得更具成本效益，可用于改善人工智能代理的记忆和上下文以及 S3 数据的语义搜索结果。S3 Vectors 旨在提供与 Amazon S3 相同的弹性、规模和持久性，可让您以亚秒级的查询性能存储和搜索数据。它非常适合需要构建和维护向量索引的应用程序，帮助您组织和搜索海量信息。S3 Vectors 提供了一个简单灵活的 API，支持查找 PB 级视频存档中的相似场景、识别相关业务文档集合，或者在包含数百万张医学影像的诊断集合中检测罕见模式等操作。
S3 Vectors 现已与 Amazon Bedrock 知识库原生集成，使您能够降低将大型向量数据集用于检索增强生成 (RAG) 的成本。此外，您还可以将 S3 Vectors 与 Amazon OpenSearch Service 配合使用，以降低不经常查询的向量的存储成本，然后随着需求的增加或者在需要增强搜索功能时，将其快速移至 OpenSearch 中。
S3 Vectors 推出了一种针对耐用、低成本向量存储进行了优化的新存储桶类型。它包括一组专用 API，供您存储、访问和查询向量，而无需预置任何基础设施。在向量存储桶中，您可以将数据组织到向量索引中，并弹性纵向扩展到每个存储桶最多 10,000 个索引。在 Amazon Bedrock 或 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室中创建知识库时，您可以选择一个 S3 向量索引作为向量存储，也可以使用快速创建工作流进行设置。在 OpenSearch 中，您可以采用分层策略，将大型向量数据集存储在 S3 中，实现近乎实时的访问；而对性能要求较高的向量数据，则可以在 OpenSearch 中毫不费力地激活。
Amazon S3 Vectors 预览版现已在以下区域推出：美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（悉尼）和欧洲地区（法兰克福）。要了解更多信息，请访问产品页面、S3 定价页面、文档以及 AWS 新闻博客。