게시된 날짜: Oct 24, 2023
Amazon Aurora PostgreSQL 호환 에디션에서 이제 pgvector 확장 v0.5.0을 지원하므로 기계 학습(ML) 모델의 임베딩을 데이터베이스에 저장하고 효율적인 유사성 검색을 수행할 수 있습니다. 이 버전에서는 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱 지원과 ivfflat 인덱스 빌드 병렬화이 도입되고, 거리 함수의 성능이 향상되었습니다.
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 생성형 AI 애플리케이션을 위한 데이터베이스를 간단하게 설정 및 운영하고 규모를 조정할 수 있습니다. pgvector 0.5.0은 HNSW 인덱싱을 지원하므로, 짧은 지연 시간으로 유사성 검색을 실행하고 매우 정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 더불어 pgvector의 HNSW는 동시 삽입과 인덱스에서 벡터 업데이트/삭제를 지원합니다. LangChain과 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 pgvector와 통합하면, 벡터 데이터 검색을 간소화할 수 있습니다.
pgvector 확장 버전 0.5.0은 AWS GovCloud(미국) 리전을 비롯한 모든 AWS 리전의 Aurora PostgreSQL 15.4, 14.9, 13.12, 12.16 이상에서 사용할 수 있습니다.
Amazon Aurora는 완벽한 MySQL 및 PostgreSQL 호환성과 함께 글로벌 규모로 탁월한 고성능과 고가용성을 제공하도록 설계된 서비스입니다. Amazon Aurora는 기본 제공 보안, 연속적인 백업, 서버리스 컴퓨팅, 최대 15개의 읽기 전용 복제본, 자동 다중 리전 복제, 다른 AWS 서비스와의 통합을 제공합니다. AWS 데이터베이스 블로그에서 pgvector에 대해 자세히 알아보세요. Amazon Aurora를 시작하려면 시작하기 페이지를 살펴보세요.