게시된 날짜: May 3, 2023
이제 PostgreSQL용 Amazon 관계형 데이터베이스 서비스(RDS)에서는 pgvector 확장을 지원하여 기계 학습(ML) 모델의 임베딩을 데이터베이스에 저장하고 효율적인 유사성 검색을 수행할 수 있습니다. 임베딩은 대규모 언어 모델(LLM)에 입력된 텍스트의 의미론적 의미를 캡처하는 생성형 AI에서 생성된 숫자 표현(벡터)입니다. pgvector는 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker 등의 임베딩을 저장하고 검색할 수 있습니다.
Amazon RDS에서 pgvector를 사용하면 ML 지원 애플리케이션을 위한 데이터베이스를 간단하게 설정하고, 운영하며, 확장할 수 있습니다. pgvector 확장을 사용하면 전자 상거래, 미디어, 의료 애플리케이션 등에 ML 기능을 구축하여 카탈로그 내에서 유사한 항목을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 스트리밍 서비스에서 pgvector를 사용하여 방금 시청한 것과 유사한 영화 추천 목록을 제공할 수 있습니다.
pgvector 확장은 AWS GovCloud(미국) 리전을 포함한 모든 AWS 리전에서 PostgreSQL 15.2 이상을 실행하는 Amazon RDS의 모든 데이터베이스 인스턴스에서 사용할 수 있습니다.
AWS Console 또는 AWS CLI에서 직접 새 Amazon RDS DB 인스턴스를 실행하여 시작할 수 있습니다. AWS 데이터베이스 블로그 및 Amazon RDS 사용 설명서에서 pgvector에 대해 자세히 알아보십시오.