Annonce d'Amazon S3 Vectors (version préliminaire) : le premier stockage d'objets dans le cloud avec prise en charge native du stockage et de l'interrogation de vecteurs
Amazon S3 Vectors fournit un stockage vectoriel spécialement conçu et optimisé en termes de coûts pour les agents d'IA, l'inférence d'IA et la recherche sémantique de votre contenu stocké dans Amazon S3. En réduisant les coûts de téléchargement, de stockage et d'interrogation des vecteurs jusqu'à 90 %, S3 Vectors permet de créer et d'utiliser de grands jeux de données vectorielles de manière rentable afin d'améliorer la mémoire et le contexte des agents d'IA, ainsi que les résultats de recherche sémantique de vos données S3. Conçu pour offrir la même élasticité, la même évolutivité et la même durabilité qu'Amazon S3, S3 Vectors vous permet de stocker et de rechercher des données avec des performances de requête inférieures à la seconde. Il est idéal pour les applications qui ont besoin de créer et de gérer des index vectoriels afin que vous puissiez organiser et rechercher de grandes quantités d'informations. S3 Vectors fournit une API simple et flexible pour des opérations telles que la recherche de scènes similaires dans des archives vidéo de plusieurs pétaoctets, l'identification de collections de documents commerciaux connexes ou la détection de modèles rares dans des collections de diagnostics comprenant des millions d'images médicales.
S3 Vectors est intégré de manière native aux bases de connaissances Amazon Bedrock afin que vous puissiez réduire les coûts liés à l'utilisation de grands jeux de données vectorielles pour la génération à enrichissement contextuel (RAG). Vous pouvez également utiliser S3 Vectors avec Amazon OpenSearch Service pour réduire les coûts de stockage des vecteurs peu fréquemment interrogés, puis les transférer rapidement vers OpenSearch à mesure que la demande augmente ou pour améliorer les fonctionnalités de recherche.
S3 Vectors introduit un nouveau type de compartiment optimisé pour un stockage vectoriel durable et économique. Il comprend un ensemble d'API dédiées qui vous permettent de stocker, d'accéder et d'interroger des vecteurs sans provisionner aucune infrastructure. Au sein d'un compartiment vectoriel, vous pouvez organiser les données vectorielles dans des index vectoriels et redimensionner de manière élastique jusqu'à 10 000 index par compartiment. Lorsque vous créez une base de connaissances dans Amazon Bedrock ou Amazon SageMaker Unified Studio, vous pouvez sélectionner un index vectoriel S3 comme boutique vectorielle ou utiliser le flux de travail de création rapide pour en configurer un. Dans OpenSearch, vous pouvez adopter une stratégie à plusieurs niveaux pour stocker de grands jeux de données vectorielles dans S3 pour un accès en temps quasi réel tout en activant sans effort les données vectorielles présentant les exigences de performances les plus élevées dans OpenSearch.
La version préliminaire d'Amazon S3 Vectors est désormais disponible dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), Asie-Pacifique (Sydney) et Europe (Francfort). Pour en savoir plus, veuillez consulter la page produit, la page de tarification S3, la documentation et le blog AWS News.