de.wedoany.com-Bericht: Amazon Web Services Inc. hat heute bekannt gegeben, dass die Vektor-Suchfunktion von DynamoDB, seiner hochverfügbaren NoSQL-Schlüsselwert- und Dokumentdatenbank, jetzt allgemein verfügbar ist.
Seit seiner Einführung im Jahr 2012 wurde DynamoDB mehrfach weiterentwickelt und positioniert sich heute als bevorzugte Datenbank für Entwickler, die vorhersehbare Leistung ohne Betriebsaufwand benötigen. Der Dienst eignet sich für serverlose Web- und Mobilanwendungen, Spiele, Ad-Tech, das Internet der Dinge, Einzelhandel sowie Geschäftsszenarien, die hohen Durchsatz und Zugriff mit geringer Latenz erfordern.
Die nun verfügbare Vektor-Suchfunktion bietet Latenzzeiten im einstelligen Millisekundenbereich und eine Trefferquote von 99 %. Sie ist darauf ausgelegt, Datenmengen jeder Größenordnung zu unterstützen, einschließlich Billionen von Vektoren. Entwickler müssen keine Server bereitstellen, patchen oder verwalten.
Mit diesem Update kann DynamoDB groß angelegte Anwendungen unterstützen, die semantische Suche benötigen – darunter KI-Anwendungen und Agentengedächtnis, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungsmaschinen, Personalisierung und Anomalieerkennung.
Die zentrale Rolle von Vektordatenbanken in der KI-Entwicklung besteht darin, Inhalte als hochdimensionale Daten, sogenannte „Embeddings“, zu speichern und so schnelle Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen, die auf Bedeutung statt auf Stichwortübereinstimmung basieren. Viele KI-Systeme nutzen Vektordatenbanken als Langzeitgedächtnis und verarbeiten große Mengen unstrukturierter Daten, um Kontext für große Sprachmodelle und Agenten aufzubauen, die Antwortgenauigkeit zu verbessern und fehlerhafte Ausgaben wie Halluzinationen zu verhindern.
Viele Entwickler rufen bereits Geschäftsdaten in DynamoDB ab. Mit der neuen Vektor-Suche können Entwickler die Vektorabruffunktionen auf denselben Dienst verlagern, der auch ihre Geschäftsdaten beherbergt, und dabei dieselbe verwaltete serverlose Infrastruktur und das nutzungsbasierte Preismodell nutzen. Bisher mussten Entwickler zwei getrennte Systeme betreiben: einen primären Datenspeicher und eine separate Vektorsuche.
Bereits jetzt bieten mehrere spezialisierte Datenbankdienste des Unternehmens native Vektor-Suchfunktionen. Zu den wichtigsten Vektordiensten gehören S3 Vectors, eine native Speicher-, Indexierungs- und Subsekunden-Ähnlichkeitsabfrage-Engine für den Cloud-Objektspeicher, sowie OpenSearch Service, das vollständig verwaltete Vektorsuche mit einer serverlosen Vektor-Engine für Datensätze im Milliardenbereich bietet.
