Publicado: Nov 29, 2023
O Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB) agora oferece suporte à pesquisa vetorial, um novo recurso que permite armazenar, indexar e pesquisar milhões de vetores com tempos de resposta de milissegundos. Os vetores são representações numéricas de dados não estruturados, como texto, criados a partir de modelos de machine learning (ML) que ajudam a capturar o significado semântico dos dados subjacentes. A pesquisa vetorial para o Amazon DocumentDB pode armazenar vetores do Amazon Bedrock, do Amazon SageMaker e muitos outros. Não há compromissos iniciais ou custos adicionais para usar a pesquisa vetorial, e você paga apenas pelos dados que armazena e pelos recursos computacionais que usa.
Com a pesquisa vetorial para o Amazon DocumentDB, você pode simplesmente configurar, operar e escalar bancos de dados para ML, incluindo aplicações habilitadas para IA generativa. Você não precisa mais perder tempo gerenciando uma infraestrutura vetorial separada, escrevendo código para se conectar a outro serviço e duplicando dados do seu banco de dados de origem. O recurso de pesquisa vetorial, juntamente com os grandes modelos de linguagem (LLMs), permitem que você pesquise o banco de dados com base no significado, desbloqueando uma ampla variedade de casos de uso, incluindo pesquisa semântica, recomendações de produtos, personalização e chatbots.
A pesquisa vetorial para o Amazon DocumentDB está disponível nos clusters baseados em instância do DocumentDB 5.0 em todas as regiões que oferecem o Amazon DocumentDB.
Você pode começar lançando um cluster do Amazon DocumentDB diretamente do Console da AWS ou da AWS CLI. Saiba mais sobre a pesquisa vetorial em nossa página de atributos e no guia do desenvolvedor.