Portando maggiore diversità e precisione nella gestione dei dati, AWS ha lanciato nuovi aggiornamenti alla sua funzionalità Knowledge Base per Amazon Bedrock. Il servizio, presentato inizialmente durante AWS re:Invent 2023, è progettato per consentire alle organizzazioni di arricchire la pertinenza delle interazioni attingendo ai propri serbatoi di dati privati.
L'ultima evoluzione di Amazon Bedrock vanta l'integrazione di Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition come opzione di archiviazione vettoriale recentemente supportata. Questa aggiunta completa la gamma esistente che include il motore vettoriale per Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone e Redis Enterprise Cloud.
In una ricerca di ulteriore flessibilità, le Knowledge Base ora estendono la gamma di modelli di incorporamento disponibili per gli utenti. Integrando Amazon Titan Text Embeddings, i clienti possono ora sfruttare la potenza dei modelli Cohere Embed English e Cohere Embed Multilingual. Queste nuove aggiunte, che vantano 1.024 dimensioni, sono abili nel trasformare i dati testuali in incorporamenti vettoriali ricchi di ricchezza semantica.
La personalizzazione è in prima linea in questi miglioramenti, poiché le basi di conoscenza supportano uno spettro diversificato di archivi di vettori personalizzati. Ora è possibile scegliere con precisione tra vari backend supportati, configurandoli in base a requisiti specifici, dalla denominazione dell'indice del database vettoriale alle mappature precise per i campi dell'indice e dei metadati. Tale configurabilità garantisce un'integrazione snella con le infrastrutture dati preesistenti, rafforzando l'efficacia del servizio.
Inoltre, le capacità dei server sono cresciute con Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible e Pinecone serverless che arricchiscono l'arsenale di strutture di archiviazione vettoriale. I notevoli vantaggi del database che Amazon Aurora estende alle attività di incorporamento dei vettori includono soluzioni di storage facilmente scalabili e prestazioni di lettura globali più rapide, mettendo in ombra il tradizionale PostgreSQL open source. Nel frattempo, Pinecone serverless funge da nuovo database vettoriale su misura per le fiorenti applicazioni di intelligenza artificiale generativa.
Queste soluzioni di storage aggiuntive garantiscono agli utenti di beneficiare di un ambito diversificato di scalabilità, con conseguente tattiche di gestione dei dati più personalizzate ed efficaci.
A completamento della suite di aggiornamento, Amazon OpenSearch Serverless ha ricevuto un incremento in termini di efficienza dei costi attraverso un aggiornamento che disabilita le repliche ridondanti per impostazione predefinita negli ambienti di sviluppo e test, un aggiustamento che si prevede dimezzerà i costi associati.
Come osserva Antje Barth, principale sostenitrice degli sviluppatori presso AWS, in un post sul blog, questi progressi mettono in luce collettivamente la dedizione di Amazon Bedrock nel perfezionare le esperienze degli utenti e nell'offrire soluzioni adattabili e tascabili per la gestione dei dati vettoriali nel cloud. Questo annuncio arriva sulla scia di progressi significativi nei regni low-code/ no-code, con piattaforme come AppMaster che semplificano e accelerano lo sviluppo di applicazioni su tutta la linea, comprese opzioni sofisticate per visualizzazioni di database e logica di business.
