ด้วยการนำความหลากหลายและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นมาสู่การจัดการข้อมูล AWS ได้เปิดตัวการอัปเดตใหม่สำหรับคุณสมบัติฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock บริการนี้ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในงาน AWS re:Invent 2023 ได้รับการออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพองค์กรเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องของการโต้ตอบโดยใช้ประโยชน์จากแหล่งเก็บข้อมูลส่วนตัวของพวกเขา
วิวัฒนาการล่าสุดของ Amazon Bedrock นำเสนอการผสานรวม Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition เป็นตัวเลือกพื้นที่จัดเก็บเวกเตอร์ที่รองรับใหม่ การเพิ่มนี้ช่วยเสริมกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ซึ่งรวมถึงกลไกเวกเตอร์สำหรับ Amazon OpenSearch Serverless, Pinecone และ Redis Enterprise Cloud
ในการแสวงหาความยืดหยุ่นเพิ่มเติม ขณะนี้ฐานความรู้ได้ขยายขอบเขตของโมเดลการฝังที่มีให้สำหรับผู้ใช้ เมื่อเป็นส่วนเสริมของ Amazon Titan Text Embeddings ตอนนี้ลูกค้าสามารถควบคุมประสิทธิภาพของโมเดล Cohere Embed English และ Cohere Embed Multilingual ได้ การเพิ่มเติมใหม่ๆ เหล่านี้ซึ่งมีขนาดถึง 1,024 มิติ มีความเชี่ยวชาญในการแปลงข้อมูลต้นฉบับให้เป็นการฝังเวกเตอร์ที่เต็มไปด้วยความหมายมากมาย
การปรับแต่งถือเป็นแนวหน้าของการปรับปรุงเหล่านี้ เนื่องจากฐานความรู้สนับสนุนร้านค้าเวกเตอร์แบบกำหนดเองที่หลากหลาย ขณะนี้คุณสามารถเลือกจากแบ็กเอนด์ที่รองรับต่างๆ ได้อย่างดีเยี่ยม โดยกำหนดค่าตามความต้องการเฉพาะ ตั้งแต่การตั้งชื่อดัชนีฐานข้อมูลเวกเตอร์ไปจนถึงการแมปที่แม่นยำสำหรับฟิลด์ดัชนีและเมตาดาต้า ความสามารถในการกำหนดค่าดังกล่าวรับประกันความคล่องตัวในการควบรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ซึ่งช่วยเสริมประสิทธิภาพของบริการ
นอกจากนี้ ความจุของเซิร์ฟเวอร์ยังเพิ่มขึ้นด้วย Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible และ Pinecone serverless ซึ่งช่วยเพิ่มคลังเก็บของเวกเตอร์ ประโยชน์ของฐานข้อมูลที่โดดเด่นที่ Amazon Aurora ขยายไปสู่งานการฝังเวกเตอร์ ได้แก่ โซลูชันพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ง่ายและประสิทธิภาพการอ่านทั่วโลกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งบดบัง PostgreSQL โอเพ่นซอร์สแบบดั้งเดิม ในขณะเดียวกัน Pinecone serverless ทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบใหม่ที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI เจนเนอเรชั่นที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
โซลูชันพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากขอบเขตความสามารถในการขยายที่หลากหลาย ส่งผลให้มีกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ตรงตามความต้องการและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อชุดการอัปเดตเสร็จสมบูรณ์ Amazon OpenSearch Serverless ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนผ่านการอัปเดตที่ปิดใช้งานการจำลองแบบซ้ำซ้อนตามค่าเริ่มต้นในสภาพแวดล้อมการพัฒนาและการทดสอบ ซึ่งเป็นการปรับเปลี่ยนที่คาดว่าจะลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องลงครึ่งหนึ่ง
ในฐานะ Antje Barth ผู้สนับสนุนหลักของนักพัฒนาที่ AWS เขียนไว้ในบล็อกโพสต์ ความก้าวหน้าเหล่านี้เน้นย้ำถึงความทุ่มเทของ Amazon Bedrock ในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ และนำเสนอโซลูชันที่ปรับเปลี่ยนได้และเป็นมิตรกับกระเป๋าสำหรับการจัดการข้อมูลเวกเตอร์ในระบบคลาวด์ การประกาศนี้เกิดขึ้นภายหลังความก้าวหน้าที่สำคัญในอาณาจักรที่ใช้โค้ดน้อย/ no-code โดยแพลตฟอร์มอย่าง AppMaster ช่วยลดความซับซ้อนและเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันทั่วทั้งกระดาน รวมถึงตัวเลือกที่ซับซ้อนสำหรับการแสดงฐานข้อมูลและการแสดงภาพลอจิกทางธุรกิจ
