Publicado: May 3, 2023
O Amazon Relational Database Service (RDS) para PostgreSQL agora oferece suporte à extensão pgvector para armazenar incorporações de modelos de machine learning (ML) em seu banco de dados e realizar pesquisas de similaridade eficientes. As incorporações são representações numéricas (vetores) criadas por IA generativa que capturam o significado semântico de entradas de texto em um grande modelo de linguagem (LLM). O pgvector pode armazenar e pesquisar incorporações do Amazon Bedrock, Amazon SageMaker e muito mais.
Ao usar pgvector no Amazon RDS, você pode simplesmente configurar, operar e escalar bancos de dados para suas aplicações habilitadas para machine learning (ML). A extensão pgvector permite que criar recursos de ML em suas aplicações de comércio eletrônico, mídia, saúde, entre outras, para encontrar itens semelhantes em um catálogo. Por exemplo, um serviço de streaming pode usar a pgvector para fornecer uma lista de recomendações de filmes semelhantes ao que você acabou de assistir.
A extensão pgvector está disponível em todas as instâncias de banco de dados no Amazon RDS que executam o PostgreSQL 15.2 e superior em todas as regiões da AWS, incluindo as regiões AWS GovCloud (EUA).
Você pode começar a usar lançando uma nova instância de banco de dados do Amazon RDS diretamente do Console da AWS ou da AWS CLI. Saiba mais sobre a pgvector no AWS Database Blog e no Guia do usuário do Amazon RDS.