Vektortároló kiválasztása az Amazon Bedrock Knowledge Bases-hez
Az AWS részletezi, hogyan különbözik az OpenSearch, az Aurora PostgreSQL pgvector‑ral és az S3 Vectors a Bedrock‑on futó RAG munkaterhelések esetén, befolyásolva a késleltetést és a költségeket.
Az eredeti forrás közzétételi dátuma: 2026. szeptember 17.
Amikor Retrieval Augmented Generation (RAG) megoldásokat építünk az Amazon Bedrock Knowledge Bases-szel, a vektortároló kiválasztása mind a teljesítményt, mind a költségeket befolyásolja. A Bedrock egy teljesen kezelt opciót és egy ügyfél‑kezelésű útvonalat kínál, amely három háttérrendszert támogat: az Amazon OpenSearch Service‑t, az Amazon Aurora PostgreSQL‑t pgvector‑ral, és az Amazon S3 Vectors‑t.
Az Amazon OpenSearch (elérhető kezelt klaszterekként vagy serverless módon) alacsony‑milliszekundumos lekérdezési késleltetést és hibrid keresést biztosít, amely a szemantikus vektorokat kombinálja a hagyományos kulcsszűréssel, ami értékes az e‑kereskedelmi termékkatalógus keresésekhez, ahol facettált navigációra van szükség. Az Aurora PostgreSQL pgvector‑ral relációs adatbázis‑funkciókat ad hozzá, támogatja a legfeljebb 2 000 dimenziós vektorokat, és olyan indexelési módszereket kínál, mint az IVFFlat és a HNSW, távolságmetrikákkal, például L2, koszinusz és belső szorzat. Az Amazon S3 Vectors alulmásodperces hasonlósági lekérdezéseket biztosít, miközben a vektor tárolási költségeket akár 90 %‑kal csökkenti a hagyományos vektor adatbázisokhoz képest.
Ezek a különbségek segítik a fejlesztőket és az adatkutatókat abban, hogy a Bedrock Knowledge Bases használata során a RAG késleltetés, költség és lekérdezés‑komplexitás igényeiknek leginkább megfelelő háttérrendszert válasszák.