Wprowadzając większą różnorodność i precyzję do zarządzania danymi, AWS wprowadził nowe aktualizacje funkcji baz wiedzy dla Amazon Bedrock. Usługa, zaprezentowana po raz pierwszy podczas AWS re:Invent 2023, ma na celu umożliwienie organizacjom wzbogacenia trafności interakcji poprzez korzystanie z ich prywatnych zasobów danych.
Najnowsza ewolucja Amazon Bedrock obejmuje integrację Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition jako nowo obsługiwaną opcję przechowywania wektorów. Ten dodatek uzupełnia istniejącą ofertę, która obejmuje silnik wektorowy dla Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone i Redis Enterprise Cloud.
W dążeniu do większej elastyczności bazy wiedzy poszerzają obecnie gamę modeli osadzania dostępnych dla użytkowników. Uzupełniając Amazon Titan Text Embeddings, klienci mogą teraz wykorzystać moc modeli Cohere Embed English i Cohere Embed Multilingual. Te nowatorskie dodatki, posiadające 1024 wymiary, doskonale nadają się do przekształcania danych tekstowych w osadzanie wektorów pełne bogactw semantycznych.
Dostosowywanie stoi na czele tych ulepszeń, ponieważ bazy wiedzy obsługują różnorodne spektrum niestandardowych sklepów wektorowych. Można teraz wybierać spośród różnych obsługiwanych backendów, konfigurując je zgodnie z konkretnymi wymaganiami, od nazewnictwa indeksów wektorowych baz danych po precyzyjne mapowanie pól indeksów i metadanych. Taka konfigurowalność gwarantuje sprawne połączenie z istniejącą wcześniej infrastrukturą danych, zwiększając efektywność usługi.
Co więcej, pojemność serwerów wzrosła dzięki Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible i Pinecone serverless wzbogacając arsenał obiektów do przechowywania wektorów. Godne uwagi korzyści z baz danych, które Amazon Aurora rozszerza do zadań osadzania wektorów, obejmują łatwo skalowalne rozwiązania pamięci masowej i szybszą globalną wydajność odczytu, przyćmiewając tradycyjny PostgreSQL typu open source. Tymczasem Pinecone serverless służy jako nowatorska baza danych wektorowych, dostosowana specjalnie do rozwijających się generatywnych aplikacji AI.
Te dodatkowe rozwiązania pamięci masowej zapewniają użytkownikom możliwość korzystania ze zróżnicowanego zakresu skalowalności, co skutkuje bardziej dostosowanymi do indywidualnych potrzeb i skuteczniejszymi taktykami obsługi danych.
Uzupełniając pakiet aktualizacji, Amazon OpenSearch Serverless uzyskała wzrost efektywności kosztowej dzięki aktualizacji, która domyślnie wyłącza nadmiarowe repliki w środowiskach programistycznych i testowych. Oczekuje się, że dostosowanie to zmniejszy o połowę powiązane koszty.
Jak zauważa w poście na blogu Antje Barth, główna rzeczniczka programistów w AWS, te postępy wspólnie podkreślają zaangażowanie Amazon Bedrock w ulepszanie doświadczeń użytkowników i oferowanie elastycznych, przyjaznych dla kieszeni rozwiązań do zarządzania danymi wektorowymi w chmurze. Ogłoszenie to następuje po znaczącym postępie w obszarach wymagających niewielkiej ilości kodu/ no-code, w których platformy takie jak AppMaster upraszczają i przyspieszają tworzenie aplikacji we wszystkich obszarach, włączając zaawansowane opcje wizualizacji baz danych i logiki biznesowej.
