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AWS for Data

あらゆる AI アプリケーション向けに構築されたベクトル検索

ベクトルはデータを AI コンテキストに変換します。レイテンシ、コスト、スケールに最適化された AWS サービスの包括的なベクトルポートフォリオから選択できます。

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データにセマンティックインサイトをもたらす

既に運用している AWS サービスとデータベースにベクトル検索を追加できます。データをその場で迅速にセマンティックインサイトとして抽出できます。移行する必要や別のシステムを運用する必要はありません。これは優れた出発点であり、ほとんどの AI アプリケーションにとって適切なアプローチです。

一部のアプリケーションには、マイクロ秒のレイテンシ、最小コストでの数十億規模のストレージ、グラフトラバーサルなどの特殊な機能、または本番環境への迅速な展開などの特定の要件があります。1 つの要件が優先される場合は、その要件に特化して設計されたサービスを選択してください。

主要な要件に合わせて専用に構築されたベクトルエンジン

AWS の各サービスは、異なる要件 (パフォーマンスを犠牲にすることのない高速クエリ、大規模なベクトルデータセットへの最小コストでの低頻度アクセス、熟考の必要なくすぐに構築できる汎用用途) に合わせて構築された包括的なベクトルポートフォリオを提供します。アプリケーションに最適なものを選択してください。専門的なニーズがない場合は、データが既に存在する場所にベクトルを保持するか、最も重要な要件に専用サービスを合わせます。

エージェンティック RAG

クエリ時に適切なパッセージを取得し、独自のデータに基づいたモデルの応答を提供することで精度を向上させ、ハルシネーションを削減します。ベクトル検索、語彙検索、ハイブリッド検索を組み合わせて関連性を向上させます。

Abstract illustration of a translucent glass panel with a row of spheres passing through it against horizontal pink and red gradient bands.

セマンティック検索

意味と意図に基づき、数十億の埋め込みを横断して取得できます。数百万時間の動画をインデックス化して適切なシーンを数秒で見つけることや、医療画像を類似症例と照合して臨床レビューに役立てることができます。

Abstract illustration of an iridescent cube with a grid of data points on its top face, set against a pastel gradient background with a large pale circle.

エージェントメモリ

エージェントのメモリを消去せずに、持続的なメモリを構築しましょう。インタラクション、ドキュメント、インサイトをペタバイト規模でベクトルとして保持し、継続的な学習と推論のために適切なコンテキストを取得します。

Abstract illustration of iridescent oval discs arranged in a ring around a translucent glass cube on an orange, pink, and blue gradient background.

マルチモーダル検索

画像、ドキュメント、音声、動画にまたがるデータセットで AI を活用できます。保険金請求に関連する写真、保険証券書類、録音された通話を 1 回のクエリで取得することや、シーンをテキストで説明して一致する動画セグメントを取得することができます。

Abstract collage illustration of a human profile formed from gradient shapes, surrounded by floating panels and squares in bright colors.

リアルタイムレコメンデーション

継続的に更新されるカタログに対してマイクロ秒単位の類似度マッチングを行い、クエリ時にパーソナライズされた結果を返します。ユーザーをコンテンツ、製品、アクションにマッチングします。モデルの再トレーニングは必要ありません。

Abstract illustration of flowing multicolored ribbons in pink, green, and purple with offset horizontal bands.

仕組み

サービスのハイライト

Amazon S3 Vectors でのベクトル保存と低頻度でのクエリのコスト削減
最大 90%
Amazon OpenSearch Service の 100,000 社以上のアクティブ顧客からの月間リクエスト数
10T
次世代の Amazon OpenSearch Serverless でアイドル時にゼロにスケールすることによるコスト削減
最大 60%
Amazon DynamoDB でのあらゆる規模でのベクトル検索の再現率と 1 桁ミリ秒のレイテンシ
99%

主要サービス

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その他のリソース

適切なベクトルエンジンを選択するためのガイダンスを入手

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