Al brindar mayor diversidad y precisión a la gestión de datos, AWS ha lanzado nuevas actualizaciones de su función Bases de conocimiento para Amazon Bedrock. El servicio, presentado inicialmente durante AWS re:Invent 2023, está diseñado para capacitar a las organizaciones para enriquecer la relevancia de las interacciones aprovechando sus reservas de datos privados.
La última evolución de Amazon Bedrock cuenta con la integración de Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition como una nueva opción de almacenamiento vectorial compatible. Esta incorporación complementa la línea existente que incluye el motor vectorial para Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone y Redis Enterprise Cloud.
En una búsqueda de mayor flexibilidad, las bases de conocimiento ahora amplían la gama de modelos integrados disponibles para los usuarios. Como complemento a Amazon Titan Text Embeddings, los clientes ahora pueden aprovechar el poder de los modelos Cohere Embed English y Cohere Embed Multilingual. Estas novedosas incorporaciones, que cuentan con 1.024 dimensiones, son expertas en transformar datos textuales en incrustaciones de vectores rebosantes de riqueza semántica.
La personalización está a la vanguardia de estas mejoras, ya que las bases de conocimiento admiten un espectro diverso de almacenes de vectores personalizados. Ahora es posible seleccionar entre varios backends compatibles, configurándolos según requisitos específicos, desde nombres de índices de bases de datos vectoriales hasta asignaciones precisas para campos de índice y metadatos. Esta capacidad de configuración garantiza una fusión optimizada con infraestructuras de datos preexistentes, lo que refuerza la eficacia del servicio.
Además, las capacidades del servidor han aumentado con Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible y Pinecone serverless enriqueciendo el arsenal de instalaciones de almacenamiento vectorial. Los notables beneficios de las bases de datos que Amazon Aurora extiende a las tareas de incrustación de vectores incluyen soluciones de almacenamiento fácilmente escalables y rendimientos de lectura global más ágiles, eclipsando el tradicional PostgreSQL de código abierto. Mientras tanto, Pinecone serverless sirve como una novedosa base de datos vectorial diseñada específicamente para las florecientes aplicaciones de IA generativa.
Estas soluciones de almacenamiento adicionales garantizan que los usuarios se beneficien de un alcance diversificado de escalabilidad, lo que resulta en tácticas de manejo de datos más personalizadas y eficaces.
Al completar el conjunto de actualizaciones, Amazon OpenSearch Serverless recibió un aumento de rentabilidad a través de una actualización que deshabilita las réplicas redundantes de forma predeterminada en los entornos de desarrollo y prueba, un ajuste que se prevé reducirá a la mitad los costos asociados.
Como señala Antje Barth, principal defensora de los desarrolladores de AWS, en una publicación de blog, estos avances resaltan colectivamente la devoción de Amazon Bedrock por refinar las experiencias de los usuarios y ofrecer soluciones adaptables y de bolsillo para la gestión de datos vectoriales en la nube. Este anuncio llega inmediatamente después de un progreso significativo en los ámbitos de código bajo/ no-code, con plataformas como AppMaster que simplifican y aceleran el desarrollo de aplicaciones en todos los ámbitos, incluidas opciones sofisticadas para visualizaciones de bases de datos y lógica de negocios.
