ベクトルの保存とクエリをネイティブにサポートする最初のクラウドオブジェクトストレージ、Amazon S3 Vectors (プレビュー版) を発表
Amazon S3 Vectors は、AI エージェント、AI 推論、Amazon S3 に保存されているコンテンツのセマンティック検索を目的として構築され、コストの最適化されたベクトルストレージを提供します。S3 Vectors はベクトルのアップロード、保存、クエリのコストを最大 90% 削減することで、コスト効率の高い方法で大規模なベクトルデータセットを作成して使用できるようにします。これによって、AI エージェントのメモリやコンテキストを向上させ、S3 データに対するセマンティック検索の結果を改善できます。Amazon S3 と同じ伸縮性、拡張性、耐久性を提供するように設計された S3 Vectors では、1 秒未満のクエリパフォーマンスでデータを保存および検索できます。このサービスは、大量の情報を整理して検索できるように、ベクトルインデックスを作成して管理する必要があるアプリケーションに最適です。S3 Vectors は、ペタバイト規模の動画アーカイブから類似シーンを検索したり、複数の関連するビジネス文書を特定したり、数百万の医療画像など、医療診断に用いられるデータセットからまれなパターンを検出したりするためのシンプルで柔軟な API を提供します。
S3 Vectors は Amazon Bedrock ナレッジベースとネイティブに統合されているため、検索拡張生成 (RAG) に大規模なベクトルデータセットを使用するコストを削減できます。S3 Vectors と Amazon OpenSearch Service を組み合わせて使用すると、クエリの頻度が低いベクトルのストレージコストを削減できます。また、需要が高まったときに、または検索機能を強化する目的でそれらのベクトルを OpenSearch にすばやく移動できます。
S3 Vectors では、耐久性に優れ、低コストのベクトルストレージに最適化された新しいバケットタイプが導入されます。インフラストラクチャをプロビジョニングせずにベクトルを保存、クエリし、ベクトルにアクセスできる専用の API セットも導入されます。ベクトルバケットでは、ベクトルインデックスを使用してベクトルデータを整理し、バケットあたり最大 10,000 インデックスまで伸縮自在にスケールアップできます。Amazon Bedrock または Amazon SageMaker Unified Studio でナレッジベースを作成する場合、ベクトルストアとして S3 ベクトルインデックスを選択するか、クイック作成ワークフローを使用してベクトルストアを作成できます。OpenSearch では多層戦略を採用し、ほぼリアルタイムでアクセスできるように大規模なベクトルデータセットを S3 に保存しつつ、高いパフォーマンスの求められるベクトルデータは OpenSearch に簡単に配置できます。
Amazon S3 Vectors のプレビュー版は、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、欧州 (フランクフルト) リージョンで利用できるようになりました。詳細については、製品ページ、S3 の料金ページ、ドキュメント、AWS ニュースブログを参照してください。