Amazon Web Services (AWS) представи Amazon S3 Vectors – специализирано, надеждно решение за съхранение на векторни данни, което обещава да трансформира начина, по който организациите съхраняват и използват AI данни в мащаб.
Обявена на 15 юли 2025 г. по време на AWS Summit в Ню Йорк, S3 Vectors е първото облачно обектно хранилище с вградена поддръжка за съхранение и заявки на векторни embedding-и. Услугата може да намали общите разходи за качване, съхранение и заявки на вектори с до 90% спрямо традиционните векторни бази данни, като същевременно поддържа под-секундно време за заявки.
Векторните embedding-и, които са числови представяния на неструктурирани данни, създадени чрез embedding модели, са от ключово значение за съвременните AI приложения. Те позволяват семантично търсене и предоставят контекст за големите езикови модели. Въпреки това, традиционните решения за съхранение на вектори обикновено изискват специализирани изчислителни ресурси, които работят непрекъснато, което значително увеличава разходите.
"Когато анализирахме клиентските натоварвания, установихме, че в по-голямата част от случаите векторните индекси не се нуждаят от резервирани изчислителни ресурси, RAM или SSD през цялото време", обясняват от AWS в своето съобщение. Например, традиционна векторна база данни с десет милиона вектора може да струва над 300 долара месечно на специализиран инстанс, докато същият обем данни в S3 Vectors би струвал около 30 долара месечно при 250 000 заявки.
S3 Vectors въвежда нов тип bucket с отделни API за векторни операции, позволявайки на потребителите да съхраняват и заявяват векторни данни без необходимост от инфраструктурно осигуряване. Всеки векторен bucket може да съдържа до 10 000 векторни индекса, като всеки индекс може да побере десетки милиони вектори. Услугата автоматично оптимизира векторните данни за най-добро съотношение цена-производителност, дори при нарастващи и променящи се масиви от данни.
Решението се интегрира нативно с Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker и Amazon OpenSearch Service, което го прави особено ценно за приложения с разширено извличане на информация (RAG). Организациите могат да приложат многостепенна стратегия, съхранявайки големи векторни масиви в S3 за по-ниски разходи, докато често използваните вектори могат да се преместват в OpenSearch за по-висока производителност при нужда.
S3 Vectors вече е наличен в preview версия, като AWS кани клиентите да го изпробват чрез конзолата на Amazon S3.