Für jede KI-Anwendung erstellte Vektorsuche
Vektoren verwandeln Ihre Daten in einen KI-Kontext. Wählen Sie aus einem umfassenden Vektor-Portfolio an AWS-Services aus, die für Latenz, Kosten oder Skalierung optimiert sind.
Ihren Daten semantische Einblicke verschaffen
Fügen Sie den AWS-Services und Datenbanken, die Sie bereits ausführen, eine Vektorsuche hinzu. Sie können schnell semantische Erkenntnisse aus vorhandenen Daten extrahieren, ohne dass eine Migration erforderlich ist und ohne dass ein zweites System in Betrieb genommen werden muss. Dies ist ein guter Ausgangspunkt und der richtige Ansatz für die meisten KI-Anwendungen.
Bei einigen Anwendungen ist eine Anforderung besonders wichtig: Latenz im Mikrosekundenbereich, milliardengroßer Speicherplatz zu niedrigsten Kosten, eine spezielle Funktion wie Graph-Traversal oder schnelle Bereitstellung in der Produktionsumgebung. Wenn eine Anforderung dominiert, wählen Sie den Service aus, der speziell dafür entwickelt wurde.
Speziell entwickelte Vektor-Engines, die an Ihre vorherrschenden Anforderungen angepasst sind
AWS bietet ein umfassendes Vektor-Portfolio, wobei jeder Service für eine bestimmte Anforderung erstellt ist: schnelle Abfragen ohne Leistungseinbußen, seltener Zugriff auf große Vektor-Datensätze zu den niedrigsten Kosten oder allgemeine Zwecke, sodass Sie einfach schnell erstellen können, ohne zu viel darüber nachzudenken. Wählen Sie die richtige Lösung für Ihre Anwendungen aus. Bewahren Sie Vektoren dort auf, wo sich Ihre Daten bereits befinden, wenn kein spezieller Bedarf besteht, oder passen Sie einen speziell entwickelten Service an die vorherrschende Anforderung an.
Agentische RAG
Rufen Sie bei der Abfrage die richtigen Passagen ab und verankern Sie die Modellantworten in Ihren eigenen Daten, um die Genauigkeit zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren. Kombinieren Sie Vektor-, lexikalisches und hybrides Retrieval, um die Relevanz zu verbessern.
Semantische Suche
Suchen Sie nach Bedeutung und Absicht aus Milliarden von Einbettungen heraus. Indizieren Sie Millionen von Stunden Video, um innerhalb von Sekunden die richtige Szene zu finden, oder vergleichen Sie ein medizinisches Bild mit ähnlichen Fällen zur klinischen Überprüfung.
Agentenspeicher
Erstellen Sie ein bleibendes Gedächtnis, anstatt Agenten zum Vergessen zu zwingen. Behalten Sie Interaktionen, Dokumente und Erkenntnisse als Vektoren im Petabyte-Maßstab bei und rufen Sie den richtigen Kontext für kontinuierliches Lernen und Reasoning ab.
Multimodale Suche
Lassen Sie KI an Datensätzen arbeiten, die Bilder, Dokumente, Audio- und Videodaten umfassen. Rufen Sie die Fotos, Versicherungsdokumente und aufgezeichneten Anrufe, die hinter einem Versicherungsfall stehen, in einer einzigen Abfrage auf, oder beschreiben Sie eine Szene im Text und rufen Sie die passenden Videosegmente ab.
Echtzeitempfehlung
Stellen Sie bei der Abfrage personalisierte Ergebnisse bereit, wobei die Ähnlichkeit im Mikrosekundenbereich mit einem kontinuierlich aktualisierten Katalog abgeglichen wird. Ordnen Sie Benutzern Inhalte, Produkte oder Aktionen zu, ohne das Modell erneut zu trainieren.
Funktionsweise
Service-Highlights
- geringere Kosten beim Speichern und seltenen Abfragen von Vektoren mit Amazon S3 Vectors
- Bis zu 90 %
- monatliche Anfragen von über 100.000 aktiven Kunden von Amazon OpenSearch Service
- 10T
- Kosteneinsparungen durch Herunterskalieren auf null im Leerlauf mit der nächsten Generation von Amazon OpenSearch Serverless
- Bis zu 60 %
- Recall und Latenz im einstelligen Millisekundenbereich für Vektorsuchen in jeder Größenordnung mit Amazon DynamoDB
- 99 %
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