投稿日: Jul 13, 2023
Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible エディションは、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。
Aurora PostgreSQL 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。Aurora 機械学習では、使い慣れた SQL プログラミング言語を使用して機械学習ベースの予測をアプリケーションに追加できるため、別のツールの学習も、機械学習の経験も必要もありません。
pgvector 拡張機能は、AWS GovCloud (米国) リージョンを含む AWS リージョンにおいて、Aurora PostgreSQL 15.3、14.8、13.11、12.15 以降で利用できます。
新しい Amazon Aurora 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 データベースブログをご覧ください。Amazon Aurora の使用を開始するには、開始方法のページをご覧ください。
今回の発表について詳しく知りたい場合は、AWS On Air に関するチームのデモをご覧ください。