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用亚马逊基石知识库和亚马逊S3矢量建筑成本效益的破布应用

2025年7月17日 22:09 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何将Amazon S3向量与Amazon BedRock知识库集成为RAG应用程序。您将学习一种实用方法来扩展知识库，以处理数百万个文档，同时保持检索质量并使用S3矢量的成本效益存储。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
向量嵌入对于现代检索增强发电（RAG）应用至关重要，但是组织随着扩展而面临巨大的成本挑战。随着知识库的增长并需要更多颗粒状的嵌入，许多依赖于高性能存储（例如SSD或内存解决方案）的矢量数据库变得非常昂贵。这种成本障碍通常会迫使组织限制其抹布应用的范围或妥协其矢量表示的粒度，从而可能影响结果的质量。 Additionally, for use cases involving historical or archival data that still needs to remain searchable, storing vectors in specialized vector databases optimized for high throughput workloads represents an unnecessary ongoing expense.Starting July 15, Amazon Bedrock Knowledge Bases customers can select Amazon S3 Vectors (preview), the first cloud object storage with built-in support to store and query vectors at a low cost, as a vector store.亚马逊基石知识库用户现在可以将矢量上传，存储和查询成本降低多达90％。 S3矢量专为耐用和成本优化的大型矢量数据集的储存量，是需要长期存储大量矢量体积的RAG应用程序的理想选择，并且与每秒高查询（QPS）（QPS）相比，可以忍受性能交易。与亚马逊基岩的集成意味着您可以在保留质量结果所需的语义搜索性能的同时构建更经济的破布应用程序。在这篇文章中，我们演示了如何将Amazon S3向量与Amazon Bedrock知识库集成在一起的RAG应用程序。您将学习一种实用方法来扩展知识基础，以处理数百万个文档，同时保持检索质量并使用S3矢量成本效益的存储。MAZONBEADROCK知识库和Amazon S3 Vectors Integration概述概述，创建知识
应用程序 成本降低 数据集 存储 矢量 应用的 粒状的 组织 语义搜索 需要 RAG 成本 知识库 数据库 性能 结果的 经济的 vector vectors Amazon 储存量 高性能 巨大的 颗粒状的 体积的 矢量数据 知识 S3 意味着 Bedrock 成本效益 检索 所需的 质量