Amazon Web Services (AWS) предлагает множество сервисов для работы с векторной базой данных.
Сервис Amazon OpenSearch упрощает интерактивный анализ журналов, мониторинг приложений в режиме реального времени, поиск на веб-сайтах и многие другие процессы. По векторным базам данных вы можете узнать о поиске k-ближайшего соседа (k-NN) в сервисе OpenSearch.
Версия Amazon Aurora, совместимая с PostgreSQL, и Служба реляционных баз данных Amazon (Amazon RDS) для PostgreSQL поддерживает расширение pgvector для хранения встраиваний из моделей машинного обучения в вашей базе данных и эффективного поиска сходств.
Amazon Neptune ML – это новая возможность Neptune, которая использует графовые нейронные сети (ГНС), метод машинного обучения, специально разработанный для графов, с целью простого, быстрого и более точного прогнозирования на основе данных графов.
Векторный поиск для Amazon MemoryDB поддерживает хранение миллионов векторов, причем время отклика на запросы и обновления составляет до десяти миллисекунд, а десятки тысяч запросов в секунду (QPS) имеют показатель полноты более 99 %.
Amazon DocumentDB (совместимость с MongoDB) поддерживает векторный поиск – новую возможность, позволяющую хранить, индексировать и искать миллионы векторов с миллисекундным временем отклика. С помощью векторного поиска для Amazon DocumentDB можно с легкостью настраивать базы данных для приложений машинного обучения, управлять этими базами и масштабировать их.
Создайте аккаунт прямо сейчас и начните работу с векторными базами данных на AWS.