НОВОСТЬ · COMPANIES · #563
AWS описывает выбор векторного хранилища для Amazon Bedrock Knowledge Bases (OpenSearch, Aurora pgvector, S3 Vectors)
AWS опубликовала руководство по пользовательской (неуправляемой) конфигурации Amazon Bedrock Knowledge Bases, сравнивающее три поддерживаемых векторных хранилища — Amazon OpenSearch Service (управляемый и serverless), Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector и Amazon S3 Vectors — и оценивающее их компромиссы по сценариям RAG (задержка, стоимость, масштабируемость). В публикации приведены соответствия каждого бэкенда типичным рабочим нагрузкам, например поиску товаров в электронной коммерции, и обсуждаются последствия для производительности и затрат.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- AWS опубликовала руководство по пользовательской (неуправляемой) конфигурации Amazon Bedrock Knowledge Bases, сравнивающее три поддерживаемых векторных хранилища — Amazon OpenSearch Service (управляемый и serverless), Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector и Amazon S3 Vectors — и оценивающее их компромиссы по сценариям RAG (задержка, стоимость, масштабируемость).
- В публикации приведены соответствия каждого бэкенда типичным рабочим нагрузкам, например поиску товаров в электронной коммерции, и обсуждаются последствия для производительности и затрат.
- Выбор между OpenSearch, Aurora+pgvector и S3 Vectors существенно влияет на задержку, масштабируемость и стоимость RAG-развертываний в Bedrock.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Выбор между OpenSearch, Aurora+pgvector и S3 Vectors существенно влияет на задержку, масштабируемость и стоимость RAG-развертываний в Bedrock.