Publicado: Oct 24, 2023
Agora, a Edição do Amazon Aurora compatível com PostgreSQL oferece suporte à extensão pgvector v0.5.0 para armazenar incorporações de modelos de machine learning (ML) em bancos de dados e realizar pesquisas por similaridade eficientes. Esta versão inclui suporte à indexação Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW – Pequenos mundos navegáveis hierárquicos) e à paralelização da criação de índices ivfflat, além de melhorar a performance de funções de distância.
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. Com o pgvector no Amazon RDS, você simplifica a configuração, a operação e o ajuste de escala de bancos de dados para aplicações de GenAI. O pgvector 0.5.0 adiciona suporte à indexação HNSW, o que permite executar pesquisas de similaridade com baixa latência e resultados altamente relevantes. Além disso, o HNSW no pgvector oferece suporte a inserções simultâneas e atualização/exclusão de vetores do índice. Você pode integrar aplicações de GenAI ao pgvector usando estruturas de código aberto como o LangChain, simplificando as pesquisas de dados vetoriais.
A extensão pgvector versão 0.5.0 está disponível no Aurora PostgreSQL 15.4, 14.9, 13.12 e 12.16 e versões superiores em todas as regiões da AWS, inclusive nas regiões AWS GovCloud (EUA).
O Amazon Aurora foi projetado para oferecer alta performance e disponibilidade incomparáveis em uma escala global com total compatibilidade com MySQL e PostgreSQL. Ele oferece segurança integrada, backups contínuos, computação com tecnologia sem servidor, até 15 réplicas de leitura, replicação multirregional automatizada e integrações com outros serviços da AWS. Saiba mais sobre o pgvector no blog de banco de dados da AWS. Para começar a usar o Amazon Aurora, confira nossa página de conceitos básicos.