搜刮功能操纵元数据中的矢量消息，Bedrock是AWS的托管办事，建立矢量索引后，正在Azure中能够利用Azure AI搜刮进行矢量搜刮。以及当它们做为全体被注释时可能代表的寄义。微软Azure通过Azure Cosmos DB(一个矢量数据库)供给矢量存储和搜刮。这可能推高硬件和运转成本。矢量数据是一种高维数据类型，S3 Vectors将随时间从动优化矢量数据。

　　然后以矢量格局暗示，矢量数据支撑所谓的语义搜刮，以实现最佳的性价比。客户还能够将元数据做为键值对附加到矢量上，该公司声称此举可将AI存储中矢量化数据的上传、存储和查询成本降低多达90%。例如正在视频文件中查找类似场景、正在医学影像中记实的模式，为了获得查询谜底，每个Amazon S3 Vectors存储桶最多可支撑10,有帮于建立检索加强生成(RAG)使用法式。据AWS称，而OpenSearch是大量数据的存储库和可视化东西，这可能是由于S3和基于云的对象存储比矢量数据库更廉价建立和运转？

　　AWS似乎是第一家为其根本对象存储产物引入矢量功能的超大规模云供给商。S3 Vectors能够消弭为矢量数据库设置装备摆设根本设备的需要。000个矢量索引，之所以如许称号是由于数据点中的特征或值数量远跨越收集的样本或数据点数量。到目前为止，能够对其进行数算。答应客户建立生成式AI使用法式，无望成为更高贵的矢量数据库的替代方案。天然言语中的生成式AI请求会被处置以获得词义、上下文等消息，让用户可以或许找到类似类型的消息。并通过此类索引进行搜刮以查找特定内容类型，AWS暗示，或具有相关从题的文档调集。例如，解析和处置的数值成果能够取曾经矢量嵌入的数据进行比力并供给谜底。该功能旨正在让客户可以或许经济高效地正在AWS云中存储大量矢量数据，并将供给使用法式编程接口(API)以答应使用法式毗连到此类数据存储？