Amazon DynamoDB получил встроенную поддержку векторного поиска

Amazon DynamoDB получил встроенную поддержку векторного поиска. Фото: из архива компании

Теперь разработчики могут хранить векторные представления данных непосредственно рядом с операционной информацией и выполнять поиск по семантическому сходству без необходимости реплицировать содержимое в отдельные векторные хранилища, что раньше требовало дополнительных затрат на синхронизацию и сопровождение инфраструктуры.

Новая возможность обеспечивает поиск с задержкой в несколько миллисекунд и точностью более 99 процентов даже при работе с триллионами векторов, при этом сервис остаётся полностью бессерверным и не требует от администраторов управления вычислительными ресурсами или установки какого-либо программного обеспечения, утверждают в компании.

Векторные индексы не имеют ограничений по объёму хранимых данных и масштабируются горизонтально по мере роста информационной базы, а для создания индекса достаточно указать атрибут с вектором, его размерность до четырёх тысяч девяноста шести измерений и одну из трёх функций расстояния — евклидову, косинусную или скалярное произведение.

С помощью нового API SearchVectors можно отправлять запросы с вектором, получать до ста наиболее релевантных результатов и сужать область поиска с помощью фильтров по невекторным атрибутам, таким как категория товара или регион продаж.

В демонстрационном сценарии, описанном в официальном блоге, векторный поиск добавляется к таблице каталога спортивных товаров, где описания продуктов преобразуются в векторные представления с помощью моделей встраивания, после чего пользователи могут находить товары по естественно-языковым запросам, например «лёгкие кроссовки для летнего бега», без необходимости точного совпадения ключевых слов.

Функция уже доступна во всех коммерческих регионах AWS, включая правительственные облака США, и оплачивается по стандартной модели оплаты за фактическое использование, что делает её привлекательным решением для приложений, работающих с поиском по схожести, системами рекомендаций, обнаружением аномалий и сценариями генеративной искусственного интеллекта с дополненной генерацией.