投稿日: May 3, 2023
Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL は、pgvector 拡張機能に対応しました。これにより、機械学習 (ML) モデルの埋め込みをデータベースに保存し、効率的な類似検索を実行できます。 埋め込みとは、数値表現 (ベクトル) です。これは、大規模言語モデル (LLM) に入力されたテキストのセマンティックな意味を取り込む生成系 AI から作成されます。pgvector は、Amazon Bedrock や Amazon SageMaker などの埋め込みの保存および検索を可能にします。
Amazon RDS で pgvector を使用すると、ML 対応アプリケーションのデータベースのセットアップ、運用、スケーリングが簡単になります。また、pgvector 拡張機能は e コマース、メディア、医療アプリケーションなどに ML 機能を組み込んで、カタログ内で類似商品が検索できるようにします。 例えば、ストリーミングサービスで pgvector を使用すると、先ほど視聴した映画に似たお勧めの映画リストを提示できます。
pgvector 拡張機能は、AWS GovCloud (米国) リージョンを含むすべての AWS リージョンにおいて、PostgreSQL 15.2 以降を実行している Amazon RDS の全データベースインスタンスで利用できます。
新しい Amazon RDS DB インスタンスは、AWS コンソールまたは AWS CLI から直接起動して使用を開始できます。pgvector の詳細については、AWS Database Blog (AWS データベースブログ) と Amazon RDS ユーザーガイドをご覧ください。