Репортаж от Wedoany，Amazon Web Services Inc. сегодня объявила о полной общедоступности функции векторного поиска в своей высокодоступной NoSQL-базе данных ключ-значение и документов DynamoDB.

С момента запуска в 2012 году DynamoDB прошла множество итераций и в настоящее время позиционируется как база данных выбора для разработчиков, которым требуется предсказуемая производительность без операционных издержек. Сервис подходит для бессерверных веб- и мобильных приложений, игр, рекламных технологий, интернета вещей, розничной торговли, а также бизнес-сценариев, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки доступа.

Функция векторного поиска, ставшая общедоступной, обеспечивает задержку в однозначном диапазоне миллисекунд и 99% полноты поиска, а её архитектура рассчитана на поддержку данных любого объёма, включая триллионы векторов. Разработчикам не требуется подготавливать, обновлять или управлять какими-либо серверами.

Это обновление позволяет DynamoDB поддерживать крупномасштабные приложения, требующие семантического поиска, охватывая такие сценарии, как приложения искусственного интеллекта и память агентов, генерация с дополненной выборкой (RAG), рекомендательные системы, персонализация и обнаружение аномалий.

Основная роль векторных баз данных в разработке ИИ заключается в хранении контента в виде многомерных данных, называемых «эмбеддингами», что обеспечивает быстрый поиск по сходству на основе смысла, а не сопоставления ключевых слов. Многие ИИ-системы используют векторные базы данных в качестве долговременной памяти и обрабатывают большие объёмы неструктурированных данных, создавая контекст для больших языковых моделей и агентов, что повышает точность ответов и предотвращает ошибочные выходные данные, такие как галлюцинации.

Многие разработчики уже работали с бизнес-данными в DynamoDB. С появлением векторного поиска разработчики могут перенести возможности векторного поиска в тот же сервис, который одновременно хранит бизнес-данные, используя общую управляемую бессерверную инфраструктуру и модель оплаты по запросам. Ранее разработчикам приходилось запускать две отдельные системы: основное хранилище данных и векторный поиск.

В настоящее время ряд специализированных сервисов баз данных компании уже предлагает встроенные возможности векторного поиска. К основным векторным сервисам относятся S3 Vectors — собственный механизм хранения, индексации и сублинейного поиска по сходству для облачного объектного хранилища, а также OpenSearch Service, предоставляющий полностью управляемый векторный поиск с бессерверным векторным движком для наборов данных масштаба миллиардов векторов.