Ankündigung von Amazon S3 Vectors (Vorschauversion) – Erster Cloud-Objektspeicher mit nativer Unterstützung für das Speichern und Abfragen von Vektoren
Amazon S3 Vectors bietet speziell entwickelten, kostenoptimierten Vektorspeicher für KI-Agenten, KI-Inferenz und semantische Suche Ihrer in Amazon S3 gespeicherten Inhalte. S3 Vectors reduziert die Kosten für das Hochladen, Speichern und Abfragen von Vektoren um bis zu 90% und macht es so kostengünstig, große Vektordatensätze zu erstellen und zu verwenden, um den Speicher und den Kontext von KI-Agenten sowie die semantischen Suchergebnisse Ihrer S3-Daten zu verbessern. S3 Vectors wurde entwickelt, um dieselbe Elastizität, Skalierbarkeit und Haltbarkeit wie Amazon S3 zu bieten. Mit S3 Vectors können Sie Daten mit einer Abfrageleistung von unter einer Sekunde speichern und durchsuchen. Es ist ideal für Anwendungen, die Vektorindizes erstellen und verwalten müssen, damit Sie riesige Informationsmengen organisieren und durchsuchen können. S3 Vectors bietet eine einfache und flexible API für Operationen wie das Auffinden ähnlicher Szenen in Videoarchiven im Petabyte-Bereich, das Identifizieren von Sammlungen verwandter Geschäftsdokumente oder das Erkennen seltener Muster in Diagnosesammlungen, einschließlich Millionen von medizinischen Bildern.
S3 Vectors ist nativ in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken integriert, sodass Sie die Kosten für die Verwendung großer Vektordatensätze für Retrieval-Augmented Generation (RAG) reduzieren können. Sie können S3 Vectors auch mit Amazon OpenSearch Service verwenden, um die Speicherkosten für selten abgefragte Vektoren zu senken und sie dann schnell nach OpenSearch zu verschieben, wenn die Anforderungen steigen, oder um die Suchfunktionen zu verbessern.
S3 Vectors stellt einen neuen Bucket-Typ vor, der für langlebige, kostengünstige Vektorspeicherung optimiert ist. Es enthält einen speziellen Satz von APIs, mit denen Sie Vektoren speichern, darauf zugreifen und diese abfragen können, ohne eine Infrastruktur bereitstellen zu müssen. Innerhalb eines Vektor-Buckets können Sie Vektordaten innerhalb von Vektorindizes organisieren und elastisch auf bis zu 10.000 Indizes pro Bucket skalieren. Wenn Sie eine Wissensdatenbank in Amazon Bedrock oder Amazon SageMaker Unified Studio erstellen, können Sie einen S3-Vektorindex als Ihren Vektorspeicher auswählen oder den Quick Create-Workflow verwenden, um einen einzurichten. In OpenSearch können Sie eine abgestufte Strategie anwenden, um große Vektordatensätze in S3 für den Zugriff nahezu in Echtzeit zu speichern und gleichzeitig mühelos die Vektordaten mit den höchsten Leistungsanforderungen in OpenSearch zu aktivieren.
Die Amazon-S3-Vectors-Vorschauversion ist jetzt in den Regionen USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Sydney) und Europa (Frankfurt) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf der Produktseite, S3-Preisseite, in der Dokumentation und im AWS-News-Blog.