models
Решения AWS для векторных данных: создание агентного ИИ там, где хранятся ваши данные
AWS предлагает широкий спектр векторных решений, встроенных в существующие базы данных и хранилища, без необходимости миграции данных или отдельной базы. В статье рассматриваются шесть специализированных сервисов, принципы выбора подходящего движка и примеры использования.
AS1 NewsИсточник: aws.amazon.com
COST
REALАгентный ИИ меняет подходы к работе, а векторный поиск обеспечивает точность, контекстуальность и привязку к реальным данным. Векторные представления позволяют системам понимать смысл, выявлять связи и сохранять контекст в различных форматах данных, таких как текст, изображения, аудио и видео. В сочетании с передовыми моделями ИИ, векторы создают основу для персонализированных и контекстных решений, таких как Retrieval Augmented Generation (RAG) и базы знаний.
AWS реализует концепцию добавления векторных возможностей непосредственно в существующие хранилища данных, такие как Amazon OpenSearch Service, Amazon S3, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache и Amazon Neptune. Это позволяет избегать миграции данных и ускоряет внедрение новых решений.
Для новых задач AWS предлагает шесть специально разработанных решений, каждое из которых оптимизировано под определённые требования по задержке, стоимости и доступу. В статье подробно описываются принципы выбора подходящего сервиса и особенности каждого из них, включая их возможности по масштабируемости, скорости и стоимости.
Например, Amazon OpenSearch Service объединяет лексический, векторный и гибридный поиск, обеспечивая баланс между скоростью, масштабом и точностью. Amazon S3 Vectors предлагает недорогое хранение и поиск векторных данных, подходящее для больших объемов и нерегулярных запросов. Amazon DynamoDB обеспечивает сверхнизкую задержку при работе с триллионами векторов, идеально подходит для агентных приложений и долгосрочной памяти.
Дополнительные решения включают Amazon ElastiCache для быстрого семантического кэширования, Amazon Neptune для графовых данных и GraphRAG, а также Amazon Aurora PostgreSQL с поддержкой SQL для векторных запросов. Комбинирование этих сервисов позволяет создавать сложные архитектуры, оптимизированные под конкретные сценарии.
Статья подчеркивает важность выбора решений исходя из требований по производительности, стоимости и функциональности, а также предлагает практические рекомендации по началу работы и использованию решений AWS для внедрения агентного ИИ.
Расширение возможностей существующих баз данных и хранилищ за счет встроенных векторных решений способствует развитию агентного ИИ и повышению эффективности обработки данных в корпоративных системах.