Publicado en: May 3, 2023
Amazon Relational Database Service (RDS) para PostgreSQL ahora admite la extensión pgvector para almacenar incrustaciones de modelos de aprendizaje automático (ML) en la base de datos y realizar búsquedas de similitud eficientes. Las incrustaciones son representaciones numéricas (vectores) creadas a partir de IA generativa que capturan el significado semántico de la entrada de texto en un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM). pgvector puede almacenar y buscar incrustaciones de Amazon Bedrock, Amazon SageMaker y más.
Al utilizar pgvector en Amazon RDS, puede configurar, operar y escalar bases de datos para sus aplicaciones compatibles con ML. La extensión pgvector le permite incorporar capacidades de aprendizaje automático en sus aplicaciones de comercio electrónico, medios de comunicación, salud y más para encontrar artículos similares en un catálogo. Por ejemplo, un servicio de streaming puede usar pgvector para proporcionar una lista de recomendaciones de películas similares a la que acaba de ver.
La extensión pgvector está disponible en todas las instancias de bases de datos de Amazon RDS que ejecuten PostgreSQL 15.2 y versiones posteriores en todas las regiones de AWS, incluidas las regiones de AWS GovCloud (EE. UU.).
Puede comenzar con el lanzamiento de una nueva instancia de Amazon RDS DB directamente desde la consola de AWS o AWS CLI. Obtenga más información sobre pgvector en el blog de bases de datos de AWS y en la Guía del usuario de Amazon RDS.