Обеспечивая повышенное разнообразие и точность управления данными, AWS выпустила свежие обновления своей функции «Базы знаний» для Amazon Bedrock. Сервис, первоначально представленный на выставке AWS re:Invent 2023, призван дать организациям возможность повысить актуальность взаимодействия за счет использования своих частных резервуаров данных.
Последняя версия Amazon Bedrock может похвастаться интеграцией Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition в качестве нового поддерживаемого варианта векторного хранилища. Это дополнение дополняет существующую линейку, включающую векторный движок для Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone и Redis Enterprise Cloud.
В поисках большей гибкости базы знаний теперь расширяют спектр встроенных моделей, доступных пользователям. В дополнение к Amazon Titan Text Embeddings клиенты теперь могут использовать возможности моделей Cohere Embed English и Cohere Embed Multilingual. Эти новые дополнения, имеющие 1024 измерения, способны преобразовывать текстовые данные в векторные представления, наполненные семантическим богатством.
Настройка находится в авангарде этих улучшений, поскольку базы знаний поддерживают широкий спектр пользовательских векторных хранилищ. Теперь можно выбирать из различных поддерживаемых серверных частей, настраивая их в соответствии с конкретными требованиями: от именования индексов базы данных векторов до точного сопоставления полей индексов и метаданных. Такая возможность настройки гарантирует оптимизированное объединение с уже существующими инфраструктурами данных, повышая эффективность службы.
Кроме того, возможности серверов выросли за Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible и Pinecone serverless, обогатив арсенал векторных хранилищ. Заметные преимущества баз данных, которые Amazon Aurora расширяет для задач векторного внедрения, включают легко масштабируемые решения для хранения данных и более быструю глобальную производительность чтения, затмевая традиционную PostgreSQL с открытым исходным кодом. Между тем, Pinecone serverless представляет собой новую векторную базу данных, специально разработанную для растущих приложений генеративного искусственного интеллекта.
Эти дополнительные решения для хранения данных гарантируют пользователям преимущества диверсифицированной масштабируемости, что приводит к более индивидуальной и эффективной тактике обработки данных.
Завершая пакет обновлений, Amazon OpenSearch Serverless получил повышение экономической эффективности благодаря обновлению, которое по умолчанию отключает избыточные реплики в средах разработки и тестирования. Ожидается, что эта корректировка снизит соответствующие затраты вдвое.
Как отмечает в своем блоге Antje Barth, главный защитник разработчиков AWS, эти достижения в совокупности подчеркивают приверженность Amazon Bedrock совершенствованию пользовательского опыта и предложению адаптируемых, карманных решений для управления векторными данными в облаке. Это объявление последовало за значительным прогрессом в области low-code/ no-code, когда такие платформы, как AppMaster, упрощают и ускоряют разработку приложений по всем направлениям, включая сложные возможности визуализации баз данных и бизнес-логики.
