Рынок векторных баз под угрозой, Amazon встроил поиск по embedding-вектору прямо в S3

Amazon Web Services (AWS) официально запустил Amazon S3 Vectors. Этот сервис добавляет нативную поддержку хранения и поиска векторов прямо внутри облачного хранилища Amazon S3. Это значит, что больше нет необходимости разворачивать отдельную векторную базу данных, так как хранилище S3 теперь может одновременно хранить и искать векторы.

По словам AWS, использование S3 Vectors позволяет сократить затраты на хранение и обработку запросов векторов до 90 процентов по сравнению с отдельными специализированными векторными базами данных. При этом S3 Vectors сохраняет все свойства обычного S3, включая масштабируемость, надёжность хранения и встроенные механизмы безопасности и шифрования.

Сервис способен работать на очень большом масштабе. Один индекс может содержать до двух миллиардов векторов, а один bucket до 20 триллионов. Это делает его подходящим для семантического поиска, систем RAG, хранения памяти ^[1] агентов ИИ и аналитики по embedding-вектору. Запросы обрабатываются примерно за 100 миллисекунд, и при этом не требуется настраивать отдельную инфраструктуру.

AWS предупреждает, что S3 Vectors не заменяет специализированные векторные базы для задач с очень низкой задержкой. Для высокочастотных приложений, рекомендаций и real-time систем такие базы остаются предпочтительным выбором. S3 Vectors позиционируется как экономичный вариант для масштабных задач, где сверхнизкая задержка не критична.

Для компаний, уже использующих AWS и S3, новый сервис может стать настоящим спасением. Хранение embedding-векторов вместе с основными данными упрощает архитектуру, снижает расходы и убирает необходимость поддерживать отдельную базу. Эксперты считают, что это решение может существенно изменить рынок, так как отдельные векторные базы данных могут потерять актуальность.

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[2] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[3] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[4]