Trazendo maior diversidade e precisão ao gerenciamento de dados, AWS lançou novas atualizações em seu recurso de bases de conhecimento para Amazon Bedrock. O serviço, inicialmente revelado durante AWS re:Invent 2023, foi projetado para capacitar as organizações a enriquecer a relevância das interações, explorando seus reservatórios de dados privados.
A evolução mais recente do Amazon Bedrock apresenta a integração do Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition como uma opção de armazenamento vetorial recém-suportada. Esta adição complementa a linha existente que inclui o mecanismo vetorial para Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone e Redis Enterprise Cloud.
Na busca por maior flexibilidade, as Bases de Conhecimento agora ampliam a gama de modelos de incorporação disponíveis aos usuários. Complementando o Amazon Titan Text Embeddings, os clientes agora podem aproveitar o poder dos modelos Cohere Embed English e Cohere Embed Multilingual. Essas novas adições, com 1.024 dimensões, são hábeis em transformar dados textuais em incorporações vetoriais repletas de riqueza semântica.
A personalização está na vanguarda dessas melhorias, já que as bases de conhecimento oferecem suporte a um espectro diversificado de armazenamentos de vetores personalizados. Agora é possível selecionar detalhadamente vários back-ends suportados, configurando-os de acordo com requisitos específicos, desde a nomenclatura de índices de banco de dados vetoriais até mapeamentos precisos para campos de índice e metadados. Essa configurabilidade garante uma fusão simplificada com infraestruturas de dados pré-existentes, reforçando a eficácia do serviço.
Além disso, as capacidades do servidor aumentaram com Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible e Pinecone serverless, enriquecendo o arsenal de instalações de armazenamento de vetores. Os benefícios notáveis do banco de dados que Amazon Aurora estende às tarefas de incorporação de vetores incluem soluções de armazenamento facilmente escalonáveis e desempenhos de leitura global mais rápidos, ofuscando o tradicional PostgreSQL de código aberto. Enquanto isso, Pinecone serverless serve como um novo banco de dados de vetores adaptado especificamente para aplicações de IA generativas em crescimento.
Essas soluções de armazenamento adicionais garantem que os usuários se beneficiem de um escopo diversificado de escalabilidade, resultando em táticas de tratamento de dados mais personalizadas e eficazes.
Completando o conjunto de atualizações, Amazon OpenSearch Serverless recebeu um aumento na eficiência de custos por meio de uma atualização que desativa réplicas redundantes por padrão em ambientes de desenvolvimento e teste — um ajuste que deverá reduzir pela metade os custos associados.
Como Antje Barth, principal defensora dos desenvolvedores da AWS, observa em uma postagem no blog, esses avanços destacam coletivamente a devoção da Amazon Bedrock em refinar as experiências do usuário e oferecer soluções adaptáveis e fáceis de usar para o gerenciamento de dados vetoriais na nuvem. Este anúncio vem na esteira de um progresso significativo nos domínios de baixo código/ no-code, com plataformas como AppMaster simplificando e agilizando o desenvolvimento de aplicativos em todos os níveis, incluindo opções sofisticadas para visualizações de banco de dados e lógica de negócios.
