Presentamos los vectores de Amazon S3 (versión preliminar): el primer almacenamiento de objetos en la nube con soporte nativo para almacenar y consultar vectores
Los vectores de Amazon S3 ofrecen almacenamiento de vectores diseñado específicamente y con costos optimizados para agentes de IA, inferencia de IA y búsqueda semántica del contenido almacenado en Amazon S3. Al reducir hasta en un 90 % el costo de cargar, almacenar y consultar vectores, los vectores de S3 hacen que sea rentable crear y utilizar grandes conjuntos de datos vectoriales para mejorar la memoria y el contexto de los agentes de IA, así como los resultados de búsqueda semántica de los datos de S3. Diseñado para proporcionar la misma elasticidad, escalabilidad y durabilidad que Amazon S3, los vectores de S3 le permiten almacenar y buscar datos con un rendimiento de consultas inferior a un segundo. Es ideal para aplicaciones que necesitan crear y mantener índices vectoriales para poder organizar y buscar en grandes cantidades de información. Los vectores de S3 ofrecen una API sencilla y flexible para operaciones como la búsqueda de escenas similares en archivos de video a escala de petabytes, la identificación de colecciones de documentos comerciales relacionados o la detección de patrones poco frecuentes en colecciones de diagnóstico, que incluyen millones de imágenes médicas.
Los vectores de S3 se integran de forma nativa con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock para que pueda reducir el costo de usar grandes conjuntos de datos vectoriales para la generación aumentada por recuperación (RAG). También puede usar los vectores de S3 con Amazon OpenSearch Service para reducir los costos de almacenamiento de los vectores consultados con poca frecuencia y luego moverlos rápidamente a OpenSearch a medida que aumenta la demanda o para mejorar las capacidades de búsqueda.
Los vectores de S3 presentan un nuevo tipo de buckets optimizado para un almacenamiento duradero y de bajo costo de vectores. Incluye un conjunto dedicado de API para almacenar vectores, acceder a ellos y consultarlos sin aprovisionar ninguna infraestructura. Dentro de un bucket de vectores, puede organizar los datos vectoriales dentro de índices de vectores y escalar verticalmente y de forma elástica hasta 10 000 índices por bucket. Al crear una base de conocimientos en Amazon Bedrock o Amazon SageMaker Unified Studio, puede seleccionar un índice de vectores de S3 como almacén de vectores o utilizar el flujo de trabajo de creación rápida para configurarlo. En OpenSearch, puede adoptar una estrategia escalonada para almacenar grandes conjuntos de datos vectoriales en S3 para un acceso casi en tiempo real y, además, activar sin esfuerzo los datos vectoriales con los requisitos de rendimiento más altos en OpenSearch.
La versión preliminar de los vectores de Amazon S3 ya está disponible en las regiones este de EE. UU. (norte de Virginia), este de EE. UU. (Ohio), oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Sídney) y Europa (Fráncfort). Para obtener más información, visite la página del producto, la página de precios de S3, la documentación y el blog AWS News.