Amazon Web Services (AWS) представила Amazon S3 Vectors — спеціалізоване надійне сховище векторів, яке обіцяє змінити підхід організацій до зберігання та використання AI-даних у великих масштабах.
Оголошене 15 липня 2025 року на AWS Summit у Нью-Йорку, S3 Vectors стало першим хмарним об'єктним сховищем із нативною підтримкою зберігання та запитів векторних ембедингів. Сервіс може знизити загальні витрати на завантаження, зберігання та запити векторів до 90% у порівнянні з традиційними векторними базами даних, зберігаючи при цьому швидкість обробки запитів менше секунди.
Векторні ембединги — це числові представлення неструктурованих даних, створені за допомогою моделей ембедингів, які стали ключовими для сучасних AI-застосунків. Вони забезпечують семантичний пошук і надають контекст для великих мовних моделей. Однак традиційні рішення для зберігання векторів зазвичай потребують виділених обчислювальних ресурсів, що працюють постійно, значно підвищуючи витрати.
«Коли ми проаналізували робочі навантаження клієнтів, з'ясувалося, що переважна більшість векторних індексів не потребує виділених обчислювальних ресурсів, оперативної пам'яті чи SSD на 100% часу», — пояснили в AWS у своєму анонсі. Наприклад, традиційна векторна база даних із десятьма мільйонами векторів може коштувати понад $300 на місяць на виділеному інстансі, тоді як зберігання такого ж набору даних у S3 Vectors обійдеться приблизно в $30 на місяць при 250 000 запитів.
S3 Vectors впроваджує новий тип бакету з окремими API для векторних операцій, що дозволяє користувачам зберігати та запитувати векторні дані без необхідності налаштовувати інфраструктуру. Кожен векторний бакет може містити до 10 000 векторних індексів, а кожен індекс — десятки мільйонів векторів. Сервіс автоматично оптимізує векторні дані для досягнення найкращого співвідношення ціни та продуктивності, навіть у міру зростання та зміни наборів даних.
Рішення нативно інтегрується з Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker та Amazon OpenSearch Service, що робить його особливо цінним для застосунків із доповненим пошуком (RAG). Організації можуть впроваджувати багаторівневу стратегію: зберігати великі векторні набори даних у S3 для економії, а часто використовувані вектори — переміщати до OpenSearch для підвищення продуктивності за потреби.
S3 Vectors наразі доступний у режимі попереднього перегляду, і AWS запрошує клієнтів протестувати його через консоль Amazon S3.