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Amazon S3 Vectors

Almacenamiento preparado para la IA con optimización de costos y soporte nativo para almacenar y consultar vectores a escala, lo que reduce los costos totales hasta en un 90 %

Amazon S3

¿Qué es S3 Vectors?

Amazon S3 Vectors es el primer almacén de objetos en la nube con soporte nativo para almacenar y consultar vectores. Ofrece almacenamiento de vectores personalizado y con costos optimizados para el uso de 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 hasta miles de millones de vectores y buscar datos con un rendimiento de consultas inferior a un segundo. Es ideal para aplicaciones que necesitan crear y mantener índices vectoriales a escala para poder organizar y buscar en grandes cantidades de información.

Cree más rápido con un almacenamiento preparado para la IA

Con S3 Vectors, se beneficia de un conjunto dedicado de API para almacenar, acceder y consultar vectores sin aprovisionar ninguna infraestructura. S3 Vectors se integra de forma nativa con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock, incluso en Amazon SageMaker Unified Studio, para reducir el costo de la generación aumentada por recuperación (RAG). Gracias a su integración con Amazon OpenSearch Service, 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.

Puntos de datos

90 %

de reducción en los costos de almacenamiento, carga y consulta de vectores

2000 M

es el número máximo de vectores almacenados y consultados por índice

100 ms

es la latencia más baja en consultas en caliente

10 000

índices por cubo, hasta 20 billones de vectores

Beneficios

Reduzca el costo de cargar, almacenar y consultar vectores hasta en un 90 % y, al mismo tiempo, sin perder la rapidez en las consultas (menos de un segundo). Transforme su economía de almacenamiento de millones a miles de millones de vectores abandonando las costosas opciones de almacenamiento y pagando solo por lo que usa. Escale de manera eficiente cantidades masivas de vectores sin necesidad de administrar la infraestructura, organizando los datos mediante índices vectoriales que se adapten a las cargas de trabajo en evolución sin aprovisionamiento. Diseñado para casos de uso de IA basados en vectores, S3 Vectors ofrece un equilibrio práctico entre rendimiento y eficiencia.

Genere incrustaciones vectoriales detalladas para obtener información más completa de los datos no estructurados, como imágenes, videos, audio y texto. Escale de forma elástica para aplicaciones de búsqueda vectorial a fin de mejorar la granularidad en función de la similitud semántica. Ya sea que analice el contenido de las noticias, indexe los momentos más destacados de los deportes o trabaje con imágenes médicas y datos genómicos, S3 Vectors admite cargas de trabajo de gran volumen con un rendimiento de consultas uniforme y un escalado flexible.

Utilice S3 Vectors para datos vectoriales grandes y a largo plazo que no requieren un rendimiento tan alto como el de las bases de datos vectoriales en memoria. Si bien Amazon OpenSearch Service ofrece la búsqueda vectorial de alta QPS (consulta por segundo) y baja latencia necesaria para las aplicaciones en tiempo real, S3 Vectors complementa esto al proporcionar una base para los datos rentable con un rendimiento de consultas optimizado para el almacenamiento a largo plazo y el acceso poco frecuente a los datos. También puede beneficiarse de una arquitectura de almacenamiento con sólidas garantías de coherencia, lo que garantiza que las consultas posteriores siempre incluyan los datos agregados más recientemente.

Aproveche la conectividad integrada con Amazon OpenSearch Service para la búsqueda vectorial con una relación costo-rendimiento optimizada y Bases de conocimiento de Amazon Bedrock para aplicaciones RAG mejoradas a un costo reducido. Acceda a Amazon Bedrock en Amazon SageMaker Unified Studio para crear aplicaciones basadas en inferencias utilizando los perfiles de proyecto existentes y crear un entorno de desarrollo de IA integrado, escalable y que se pueda compartir para mejorar la colaboración en equipo.

Casos de uso

Identifique los resultados de búsqueda en función del significado semántico y la similitud

Realice búsquedas semánticas y de similitud en grandes volúmenes de conjuntos de datos vectoriales. Las organizaciones de contenido multimedia pueden indexar millones de horas de video para mostrar al instante escenas relevantes de los videos más destacados, mientras que los proveedores de atención médica pueden almacenar miles de millones de incrustaciones vectoriales que representan imágenes médicas para identificar casos similares y acelerar el diagnóstico. Con S3 Vectors, puede desbloquear el valor semántico de los datos no estructurados a un costo menor sin comprometer la escala.

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Reduzca los costos de RAG con la integración de Amazon Bedrock

Reduzca el costo de la generación aumentada por recuperación (RAG) mediante la combinación de S3 Vectors con Bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Convierta sus conjuntos de datos patentados en almacenes de conocimiento inteligentes con conocimiento contextual mediante el uso de sus aplicaciones RAG. Cree y personalice rápidamente aplicaciones de IA generativa con acceso a datos vectoriales escalables en S3 Vectors, así como a modelos básicos de alto rendimiento y bases de conocimiento avanzadas en Amazon Bedrock a través de su consola, API, SDK o directamente en Amazon SageMaker Unified Studio.

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Cree agentes de IA más inteligentes con una memoria ampliada y duradera

Haga que sus agentes de IA sean más inteligentes conservando más contexto, razonando con datos más ricos y creando una memoria duradera a partir de un almacenamiento vectorial asequible y a gran escala. Almacene cada interacción, documento e información en petabytes de datos vectoriales a bajo costo, para que los agentes no se vean obligados a olvidar el valioso contexto. Permita el aprendizaje continuo, la contextualización histórica, el reentrenamiento y el refinamiento para potenciar la inteligencia del agente. Ya sea para la memoria de los agentes o para la búsqueda de similitudes en grandes conjuntos de datos de IA, S3 Vectors proporciona una base para los datos rentable para almacenar y recuperar vectores.

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Almacenamiento preparado para la IA para el desarrollo a cualquier escala

Almacene y acceda rápidamente a cualquier cantidad de datos vectoriales para impulsar sus proyectos de IA. Sin necesidad de configurar la infraestructura, S3 Vectors le permite poner sus datos a trabajar y comenzar el desarrollo de la IA de inmediato. El servicio también está diseñado para gestionar los exigentes requisitos de almacenamiento de las sofisticadas aplicaciones de IA. Ya sea que esté creando motores de personalización, sistemas de procesamiento de lenguaje natural o navegando a través de grandes bases de código, S3 Vectors proporciona un almacenamiento preparado para la IA con optimización de costos que se adapta a sus necesidades, lo que acelera la innovación de la IA en cada paso, desde el prototipo hasta la producción. 

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Optimice el precio y el rendimiento de la búsqueda vectorial con Amazon OpenSearch Service

Equilibre el costo y el rendimiento combinando la economía líder del sector para el almacenamiento vectorial escalable en S3 Vectors y las capacidades de búsqueda de alto rendimiento de Amazon OpenSearch Service para una búsqueda vectorial de alto rendimiento y baja latencia. Use S3 Vectors 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. Esta integración estratégica le permite asignar cargas de trabajo vectoriales al servicio más adecuado en función de los requisitos de rendimiento, lo que garantiza tanto la optimización de los costos como una capacidad de respuesta excepcional a las consultas.

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Clientes

March Networks

March Networks, una empresa de Delta Group, trabaja con algunos de los bancos y minoristas más grandes del mundo para ofrecer soluciones de video inteligentes, seguras y basadas en la nube que mejoran la seguridad, la eficiencia operativa y la rentabilidad gracias a información empresarial en tiempo real.

“Amazon S3 Vectors ofrece ventajas evidentes para la inteligencia fotográfica y de video a gran escala. Su arquitectura de costos optimizados nos permite almacenar miles de millones de incrustaciones vectoriales de forma económica, mientras que las fluidas integraciones con Amazon Bedrock y S3 agilizan los flujos de trabajo de video e IA generativa. Al aprovechar la enorme escala y la durabilidad de S3, obtenemos la estabilidad necesaria para administrar volúmenes cada vez mayores de datos de video e incrustaciones vectoriales. Con una búsqueda semántica de alto rendimiento y baja latencia, podemos obtener información en menos de un segundo sobre archivos completos de video. S3 Vectors proporciona la capa de almacenamiento escalable y rentable esencial para el análisis masivo de fotografías y videos a escala”.

Jeff Corrall, director de productos de March Networks

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Qlik

Qlik es una empresa global de software dedicada al análisis y la integración de datos basados en la IA que permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas e informadas mediante el acceso a los datos y la información en tiempo real. Su plataforma integral combina la IA, la automatización y los flujos de trabajo de datos gobernados para transformar los datos sin procesar en inteligencia procesable.

“Hemos ingerido cientos de millones de vectores compatibles con una gran cantidad de índices de recursos gracias al motor de S3 Vectors desarrollado por OpenSearch. Esto permitirá una funcionalidad de búsqueda semántica completa en todas las entidades de nuestros productos de análisis e integración de datos para ingenieros de datos, consumidores de análisis y agentes de IA por igual”.

Martin Andersson, arquitecto jefe de Qlik

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MIXI

MIXI, Inc. ofrece experiencias de comunicación social y entretenimiento digital a gran escala, y llega a millones de usuarios a través de juegos móviles, actividades deportivas y plataformas comunitarias. Al combinar un profundo conocimiento del cliente con la innovación basada en datos, MIXI crea servicios interactivos que conectan a las personas y enriquecen la vida cotidiana.

“Al adoptar Amazon S3 Vectors, podemos desarrollar capacidades de búsqueda semántica flexibles y conscientes de los metadatos capaces de escalar para atender a nuestra comunidad de FamilyAlbum, una aplicación para compartir fotos, con más de 27 millones de usuarios. La infraestructura completamente administrada simplifica enormemente las operaciones en comparación con los sistemas de búsqueda autoadministrados, lo que permite a nuestro equipo centrarse en ofrecer nuevas características impulsadas por la IA. Puesto que planeamos indexar aproximadamente 400 millones de vectores en 100 índices, S3 Vectors nos brinda el rendimiento y la rentabilidad que necesitamos para ampliar la búsqueda semántica, lo que impulsa experiencias futuras, como recomendaciones personalizadas de impresión fotográfica para cada usuario”.

Takahiro Kinouchi, ingeniero de ML de MIXI, Inc.

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Backlight

Backlight es una empresa global de tecnología multimedia que reemplaza los flujos de trabajo multimedia interrumpidos por productos simples impulsados por la IA. Gracias a su conjunto integrado de soluciones, Backlight permite a los equipos creativos y de producción centrarse en crear historias convincentes que generen impacto.

“Tenemos cientos de clientes con bibliotecas de videos que superan las 1000 horas, o los cientos de miles de horas en algunos casos. Deben tomar decisiones inteligentes sobre cómo distribuir su contenido a las audiencias de sus servicios de televisión en streaming gratuitos con publicidad (FAST) y a las de sus aplicaciones propias. Amazon S3 Vectors nos brinda la base para escalar los flujos de trabajo multimedia inteligentes, lo que permite a nuestros clientes enriquecer su contenido multimedia con datos con capacidad de búsqueda en las bibliotecas más grandes”.

Ed Laczynski, director general de Zype, Backlight, Backlight

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Twilio

Twilio permite a las empresas utilizar las comunicaciones y los datos para agregar inteligencia y seguridad a cada paso del recorrido del cliente. Las principales empresas la actualidad confían en Twilio para construir relaciones directas y personalizadas con sus clientes.

“S3 Vectors ofrece una interfaz vectorial accesible justo dentro del almacenamiento en el que ya confiamos, lo que nos permite aprovechar tanto la escala de S3 como la inteligencia de la búsqueda semántica en un solo clic. Esa simplicidad permite a los equipos de Twilio integrar la generación aumentada por recuperación y las recomendaciones personalizadas en nuestra plataforma de interacción con clientes, sin problemas de optimización y sin necesidad de crear una nueva infraestructura. Nos hace mucha ilusión cómo S3 Vectors ayuda a los desarrolladores a convertir los datos del día a día en experiencias de cliente más inteligentes y fiables”.

Zachary Hanif, director de IA, ML y Datos, y vicepresidente de Inteligencia de Tráfico de Twilio

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TwelveLabs

TwelveLabs es una empresa pionera en la IA multimodal y se especializa en tecnología avanzada de comprensión de video. Sus modelos básicos de video permiten a las organizaciones buscar, resumir y analizar su contenido de video con una precisión similar a la humana, pues estos modelos comprenden no solo lo que se ve en la pantalla, sino también el rico contexto y significado que hay detrás de esta.

“Los videos contienen parte de la información más valiosa e infrautilizada del mundo, pero hasta ahora esta información había estado atrapada detrás de tediosos flujos de trabajo manuales. Nuestros modelos básicos permiten a nuestros clientes convertir petabytes de video en conocimiento procesable y con capacidad de búsqueda. Con una infraestructura escalable como Amazon S3 Vectors, podemos ofrecer búsquedas semánticas y análisis de víideo a escala empresarial, lo que permite a los equipos centrarse en la creatividad, la toma de decisiones y el impacto”.

Jae Lee, cofundador y director ejecutivo de TwelveLabs

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Spice AI

Spice AI ayuda a las empresas a crear aplicaciones y agentes de IA rápidos, precisos y escalables
gracias a su motor de computación de IA y datos de código abierto portátil. Unifica
datos y búsquedas de orígenes dispares y admite cargas de trabajo en la nube,
sistemas periféricos y locales, lo que simplifica el desarrollo de la IA.

“La industria depende cada vez más del almacenamiento de objetos, ya que las aplicaciones y los agentes de IA necesitan acceder a volúmenes de datos cada vez mayores. Amazon S3 Vectors es increíblemente emocionante, ya que ahora podemos obtener la escala, el precio, la elasticidad y la durabilidad de S3 en una solución sencilla para la búsqueda y recuperación semánticas. Nos hemos asociado con el equipo de S3 para integrar S3 Vectors en el motor de procesamiento de datos e IA de código abierto Spice.ai, que ofrece una interfaz SQL simple para administrar y consultar de manera eficiente las incrustaciones de vectores en todos los orígenes de datos empresariales”.

Luke Kim, fundador y director ejecutivo de Spice AI

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xCures

xCures opera una plataforma de datos de atención médica asistida por IA que extrae información clínica de registros médicos agregados, estructurados y normalizados.

“S3 Vectors proporciona un complemento rentable a Amazon OpenSearch Service para la administración de vectores, lo que nos ayuda a escalar de manera eficiente y, al mismo tiempo, a mantener los requisitos de rendimiento que necesitamos para las distintas cargas de trabajo. Esto nos permite detectar de manera más efectiva el contenido clínico significativo en los registros médicos y facilitar la extracción de datos estructurados de alta calidad a gran escala”.

Zach Kaufman, vicepresidente de Gestión de Productos de xCures

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BMW

BMW Group es el proveedor líder mundial de automóviles y motocicletas prémium y el hogar de las marcas BMW, MINI, Rolls-Royce y BMW Motorrad.

“Cloud Data Hub es la plataforma de datos central de BMW Group, que gestiona los conjuntos de datos amplios y cuidadosamente seleccionados de BMW, almacenados en S3 con Apache Iceberg. Para aumentar la usabilidad de los datos basados en la IA en toda la organización, se está desarrollando una solución de búsqueda híbrida para integrar los datos estructurados de Iceberg de BMW con datos ahora también semiestructurados en columnas. Se seleccionó S3 Vectors por su equilibrio óptimo entre costo y rendimiento, así como por su compatibilidad con la arquitectura S3 Iceberg existente y el marco de administración de identidades y accesos”.

Ruben Simon, director de Gestión de Productos de Cloud Data Hub, BMW

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Precisely

Precisely es el socio de confianza para la integridad de los datos, con décadas de amplia experiencia en el campo que abarca servicios de software, datos y estrategia de datos. Su cartera ayuda a integrar los datos de los clientes, mejorar su calidad y controlar su uso, además de analizar los datos de ubicación y enriquecerlos con conjuntos de datos complementarios para tomar decisiones empresariales con seguridad.

“Nos entusiasma explorar el potencial de Amazon S3 Vectors para aportar flexibilidad en costo-rendimiento a nuestras capacidades de selección de metadatos y detección de datos impulsadas por la IA”.

Tendu Yogurtcu, directora de tecnología de Precisely

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Nomad Media

Nomad Media proporciona una plataforma nativa en la nube de gestión de contenido y activos, distribución de contenidos y streaming en directo creada con la tecnología de AWS. Esta plataforma integra de manera fluida la gestión de activos en la nube con la potencia de AWS Media Services y la IA e IA generativa en un sistema único y fácil de usar.

“Amazon S3 Vectors nos ha permitido escalar de manera eficiente y rentable nuestras capacidades de búsqueda multimedia a miles de millones de registros para las bibliotecas de contenido cada vez mayores de nuestros clientes”.

Adam Miller, cofundador y director ejecutivo de Nomad Media

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Natera

Natera se especializa en pruebas genéticas que utilizan tecnología de ADN no invasiva y libre de células, con un enfoque en la oncología, la salud de la mujer y la salud de los órganos. Los médicos y las clínicas utilizan las pruebas de Natera para diseñar planes de tratamiento y proporcionar medicina de precisión a los pacientes.

“Usamos S3 Vectors y Amazon Bedrock para crear índices vectoriales e ingerir vectores para el caso de uso de la documentación de ingeniería de equipos de laboratorio. Esta integración permite a nuestros ingenieros de servicio de equipos de laboratorio localizar y relacionar rápidamente la información en manuales de instrumentos complejos, lo que mejora significativamente la velocidad y la precisión del mantenimiento y la resolución de problemas. Como resultado, Natera logra una resolución de problemas más rápida y un mayor tiempo de actividad de los instrumentos en todas las operaciones de nuestro laboratorio”.

Ariel Jirau, Sr. ingeniero principal de software de Natera

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Squiz

Squiz, un proveedor global de plataformas de experiencia digital, utiliza Amazon S3 Vectors para impulsar su herramienta de búsqueda conversacional, lo que permite a las organizaciones ofrecer experiencias web más atractivas mediante interacciones en lenguaje natural, como las que los usuarios esperan hoy en día.

“S3 Vectors nos ha permitido reimaginar nuestro proceso de ingesta. Aumentó nuestra velocidad de procesamiento de datos conversacionales en un 50 % y redujo los costos al permitirnos pasar de una infraestructura personalizada y siempre activa a un modelo escalable sin servidores. Ahora podemos escalar sin problemas de 25 000 a millones de vectores por cliente, lo que permite a nuestros equipos de ingeniería centrarse en la innovación de las aplicaciones RAG en lugar de en la administración de la infraestructura”.

Greg Sherwood, director de tecnología de Squiz

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