AWS представила набор векторных решений для агентного ИИ, который позволяет добавлять векторный поиск в существующие хранилища данных без их миграции. В основе подхода лежит принцип «векторы там, где живут данные»: если у вас уже есть хранилище в AWS,
Векторное представление данных — это способ перевести тексты, изображения, аудио и видео в математическое пространство, где можно сравнивать их по смыслу. Это основа для Retrieval Augmented Generation (RAG), семантического поиска, гибридного поиска и Graph
| Сервис AWS | Тип данных | Пример использования |
|---|---|---|
| Amazon OpenSearch Service | Структурированные и неструктурированные | Полнотекстовый и векторный поиск |
| Amazon Aurora PostgreSQL | Реляционные данные | Транзакционные приложения с векторным поиском |
| Amazon DynamoDB | Ключ-значение | Высоконагруженные приложения с низкой задержкой |
| Amazon ElastiCache для Valkey | Кэш | Кэширование векторных представлений |
| Amazon Neptune | Графы | Анализ связей и графовые запросы |
Среди ключевых сценариев использования — системы рекомендаций в реальном времени, обнаружение аномалий и мошенничества, мультимодальный поиск по тексту, изображениям, аудио и видео. AWS подчеркивает, что для большинства задач не нужна новая база данных: векторные возможности доступны в Amazon OpenSearch Service, Amazon S3, Amazon Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache для Valkey и Amazon Neptune. Если данные уже в одном из этих сервисов, достаточно добавить векторный поиск, не вводя новые инструменты.
Векторные решения охватывают Amazon OpenSearch Service, S3, Aurora PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache для Valkey и Neptune.
Для новых нагрузок, где нет подходящего хранилища, AWS предлагает модель выбора из шести целевых решений. Выбор зависит от доминирующего требования: задержка, стоимость или паттерн доступа. Например, для приложений с высокими требованиями к скорости подойдет Amazon OpenSearch Service, а для сценариев с низкой задержкой и высокой пропускной способностью — Amazon DynamoDB или ElastiCache. Такой подход позволяет балансировать между производительностью и затратами.
Эксперты отмечают, что векторные базы данных стали важной частью инфраструктуры ИИ, но их разнообразие создает сложности при выборе. AWS пытается упростить этот процесс, интегрируя векторный поиск в уже существующие сервисы. Это снижает порог входа для компаний, которые уже используют AWS, и позволяет быстрее внедрять агентные ИИ-системы без масштабной миграции данных.
В целом, векторные решения AWS — это шаг к тому, чтобы сделать агентный ИИ доступнее для предприятий, которые уже инвестировали в облачную инфраструктуру. Вместо того чтобы строить отдельные векторные хранилища, они могут использовать существующие данные и инструменты, что ускоряет разработку и снижает операционные издержки.
