Um die Datenverwaltung noch vielfältiger und präziser zu gestalten, hat AWS neue Updates für seine Knowledge Bases-Funktion für Amazon Bedrock eingeführt. Der Dienst, der ursprünglich während AWS re:Invent 2023 vorgestellt wurde, soll es Unternehmen ermöglichen, die Relevanz von Interaktionen durch die Nutzung ihrer privaten Datenreservoirs zu steigern.
Die neueste Entwicklung von Amazon Bedrock bietet die Integration der Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition als neu unterstützte Vektorspeicheroption. Diese Ergänzung ergänzt das bestehende Sortiment, das die Vektor-Engine für Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone und Redis Enterprise Cloud umfasst.
Im Streben nach mehr Flexibilität erweitern die Wissensdatenbanken nun die Palette der Einbettungsmodelle, die den Benutzern zur Verfügung stehen. Als Ergänzung zu den Amazon Titan Text Embeddings können Kunden jetzt die Leistungsfähigkeit der Modelle Cohere Embed English und Cohere Embed Multilingual nutzen. Diese neuartigen Ergänzungen mit 1.024 Dimensionen sind in der Lage, Textdaten in Vektoreinbettungen voller semantischer Reichtümer umzuwandeln.
Bei diesen Verbesserungen steht die Anpassung im Vordergrund, da Knowledge Bases ein vielfältiges Spektrum an benutzerdefinierten Vektorspeichern unterstützt. Es ist nun möglich, gezielt aus verschiedenen unterstützten Backends auszuwählen und diese entsprechend den spezifischen Anforderungen zu konfigurieren, von der Benennung von Vektordatenbankindizes bis hin zu präzisen Zuordnungen für Index- und Metadatenfelder. Diese Konfigurierbarkeit gewährleistet eine reibungslose Zusammenführung mit bereits vorhandenen Dateninfrastrukturen und steigert so die Effektivität des Dienstes.
Darüber hinaus sind die Serverkapazitäten gewachsen, da Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible und Pinecone serverless das Arsenal an Vektorspeichereinrichtungen bereichern. Zu den bemerkenswerten Datenbankvorteilen, die Amazon Aurora auf Vektoreinbettungsaufgaben bietet, gehören leicht skalierbare Speicherlösungen und schnellere globale Leseleistungen, die das traditionelle Open-Source- PostgreSQL in den Schatten stellen. Mittlerweile dient Pinecone serverless als neuartige Vektordatenbank, die speziell auf aufstrebende generative KI-Anwendungen zugeschnitten ist.
Diese zusätzlichen Speicherlösungen stellen sicher, dass Benutzer von einer vielfältigen Skalierbarkeit profitieren, was zu maßgeschneiderteren und effizienteren Datenverarbeitungstaktiken führt.
Als Abschluss der Update-Suite erhielt Amazon OpenSearch Serverless einen Kosteneffizienzschub durch ein Update, das redundante Replikate standardmäßig in Entwicklungs- und Testumgebungen deaktiviert – eine Anpassung, die die damit verbundenen Kosten voraussichtlich halbieren wird.
Wie Antje Barth, Hauptentwicklerin bei AWS, in einem Blogbeitrag feststellt, unterstreichen diese Fortschritte insgesamt das Engagement von Amazon Bedrock, die Benutzererfahrungen zu verbessern und anpassungsfähige, taschenfreundliche Lösungen für die Verwaltung von Vektordaten in der Cloud anzubieten. Diese Ankündigung folgt auf bedeutende Fortschritte im Low-Code-/ no-code Bereich, wobei Plattformen wie AppMaster die Anwendungsentwicklung auf ganzer Linie vereinfachen und beschleunigen, einschließlich ausgefeilter Optionen für Datenbank- und Geschäftslogikvisualisierungen.
