Amazon Web Services (AWS) a lansat Amazon S3 Vectors, o soluție de stocare durabilă, special concepută pentru vectori, care promite să transforme modul în care organizațiile stochează și utilizează date AI la scară largă.
Anunțat pe 15 iulie 2025, la AWS Summit din New York, S3 Vectors este primul serviciu de stocare de obiecte în cloud cu suport nativ pentru stocarea și interogarea embedding-urilor vectoriale. Serviciul poate reduce costul total de încărcare, stocare și interogare a vectorilor cu până la 90% comparativ cu bazele de date vectoriale tradiționale, menținând totodată o performanță de interogare sub o secundă.
Embedding-urile vectoriale, care sunt reprezentări numerice ale datelor nestructurate generate de modele de embedding, au devenit esențiale pentru aplicațiile AI moderne. Acestea permit funcționalități de căutare semantică și oferă context pentru modelele lingvistice de mari dimensiuni. Totuși, soluțiile convenționale de stocare a vectorilor necesită de obicei resurse de calcul dedicate care rulează continuu, ceea ce crește semnificativ costurile.
„Când am analizat fluxurile de lucru ale clienților, am constatat că marea majoritate a indexurilor de vectori nu aveau nevoie de resurse de calcul, RAM sau SSD provisionate 100% din timp”, a explicat AWS în anunțul său. De exemplu, o bază de date vectorială convențională cu zece milioane de vectori poate costa peste 300 de dolari lunar pe o instanță dedicată, în timp ce același set de date în S3 Vectors ar costa aproximativ 30 de dolari pe lună pentru 250.000 de interogări.
S3 Vectors introduce un nou tip de bucket cu API-uri dedicate pentru operațiuni pe vectori, permițând utilizatorilor să stocheze și să interogheze date vectoriale fără a provisiona infrastructură suplimentară. Fiecare bucket de vectori poate conține până la 10.000 de indexuri vectoriale, fiecare index putând stoca zeci de milioane de vectori. Serviciul optimizează automat datele vectoriale pentru cel mai bun raport preț-performanță, chiar și pe măsură ce seturile de date cresc și evoluează.
Soluția se integrează nativ cu Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker și Amazon OpenSearch Service, fiind deosebit de valoroasă pentru aplicațiile de tip retrieval-augmented generation (RAG). Organizațiile pot implementa o strategie pe mai multe niveluri, stocând seturi mari de date vectoriale în S3 pentru eficiență a costurilor și transferând vectorii accesați frecvent în OpenSearch pentru performanță sporită, atunci când este necesar.
S3 Vectors este disponibil momentan în preview, AWS invitând clienții să îl testeze prin consola Amazon S3.