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AWS 矢量解决方案：在数据所在的地方构建代理 AI
AWS 提供广泛的矢量搜索产品组合，直接内置于您已使用的数据库和存储服务中，无需独立的矢量数据库或数据迁移。这篇文章涵盖了六种专用服务、用于选择正确引擎的决策框架以及每种服务的客户证明点。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Agentic AI 正在改变您的工作方式，矢量搜索为检索层提供支持，使代理准确、上下文相关且基于真实数据。代理跨多步骤工作流程进行计划、推理并采取行动，从而快速、相关地访问组织的知识至关重要。
这些知识已经在数据库、对象存储、搜索引擎和非结构化资源（例如 PDF、录制的视频通话以及您的团队每天使用的系统）中占有一席之地。 AWS 矢量解决方案为您现有的数据提供智能搜索和检索，帮助代理找到并使用正确的上下文，而无需您移动或复制数据。
对于现有数据存储不适用的新工作负载，我们提供了涵盖六种专用解决方案的清晰决策模型，以便您可以为代理 AI 和分析工作负载选择正确的矢量解决方案。
为什么向量很重要以及代理 AI 的主要用例
向量是人工智能的语言。它们将前沿模型与数十年来积累的分散组织知识联系起来。通过将数据表示为高维向量，应用程序可以理解语义，识别文本、图像、音频和视频之间的关系，并维护跨会话的上下文。无论您正在处理产品描述、安全日志还是媒体库，向量都可以将所有内容转换为共享的数学空间，以便您可以跨模式进行比较和搜索。
与前沿人工智能模型相结合，矢量是智能、情境感知、个性化和用户特定体验的基础：
图 2：矢量引擎的决策模型