Amazon Cloud Technology는 2023년 7월 26일에 개최된 뉴욕 서밋에서 7개의 생성 AI 혁신 프로젝트를 시작했습니다. 이를 통해 생성 AI 사용에 대한 임계값이 더욱 낮아져 기업이 핵심 비즈니스에 더 집중하고 생산 효율성을 향상할 수 있게 되었습니다. 눈길을 끄는 프로젝트 중 하나는 Amazon Cloud Technology의 곧 출시될 벡터 데이터베이스 관련 혁신이며, Amazon Cloud Technology의 벡터 엔진의 미리 보기 버전을 출시했습니다
최근 Amazon Cloud Technology에서는 Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 엔진의 미리 보기 버전을 출시했습니다. 이 릴리스는 사용자에게 간단하고 고성능이며 확장 가능한 유사성 검색 기능을 제공하여 클라우드 검색 서비스의 주요 발전을 의미합니다
2023년 2월, Amazon Cloud Technology는 Gartner로부터 8년 연속 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문의 선두주자로 선정되었습니다. 이러한 영광은 우연이 아니라 Amazon Cloud Technology의 끊임없는 기술 혁신과 우수성을 추구하는 것임을 확증하는 것입니다.
그렇다면 Amazon Cloud Technology 벡터 엔진 프리뷰 버전의 성능은 어떤가요? 대중의 기대를 충족할 수 있을까?
이 시대에 생성 AI가 빅데이터 처리, 콘텐츠 생성 자동화, 인간과 같은 대화형 응답 제공이 가능하기 때문에 다양한 산업에서 빠르게 채택되고 있다는 것은 모두가 알고 있는 사실입니다. 통합 챗봇, 질의응답 시스템, 개인화된 추천과 같은 AI 애플리케이션은 자연어 검색 및 쿼리를 사용하여 의미론과 사용자 의도를 이해하고 의인화된 응답을 생성하여 사용자 경험과 디지털 플랫폼 상호 작용에 혁명을 일으켰습니다.
기계 학습 검색 및 생성 AI 애플리케이션에서는 동적 콘텐츠를 생성하기 위해 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오의 디지털 형식을 표현하기 위해 벡터 임베딩을 사용해야 합니다. 이러한 임베딩은 정보의 의미와 컨텍스트를 표현하기 위해 사용자 데이터에 대해 훈련됩니다. 이 프로세스는 외부 데이터 소스나 애플리케이션에 의존할 필요가 없습니다. 사용자는 차별화된 애플리케이션에 집중할 수 있도록 벡터 데이터베이스를 쉽게 구축하고 프로토타입에서 생산 환경으로 빠르게 이동할 수 있기를 바랍니다
Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 엔진은 이러한 요구 사항의 변화를 기반으로 출시되었습니다. Amazon OpenSearch의 검색 기능을 확장하고 수십억 개의 벡터 임베딩을 실시간으로 저장, 검색 및 추적할 수 있어 생각할 필요 없이 유사성 일치 및 의미 검색이 가능합니다. . 인프라 문제
따라서 성능은 대략 다음과 같은 특징으로 요약할 수 있습니다.
재작성된 내용은 다음과 같습니다. 첫째, Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 엔진 평가판은 당연히 강력합니다. 사용자는 백엔드 인프라 선택, 최적화, 확장에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 엔진은 변화하는 워크로드와 수요에 맞게 리소스를 자동으로 조정하여 항상 빠른 성능과 적절한 규모를 보장합니다. 벡터 수가 수천에서 수억으로 증가하더라도 데이터를 다시 인덱싱하거나 다시 로드하지 않고도 엔진을 원활하게 확장할 수 있어 인프라 확장이 더욱 편리해집니다
재작성된 콘텐츠: 두 번째, 독립적인 컴퓨팅 리소스입니다. 벡터 엔진은 인덱싱 및 워크로드 검색을 위한 독립적인 컴퓨팅 리소스를 제공하여 실시간으로 원활한 벡터 획득, 업데이트 및 삭제를 지원하므로 사용자 쿼리 성능이 영향을 받지 않습니다. 데이터는 동일한 데이터 내구성을 보장하면서 Amazon S3에 장기간 저장됩니다. 미리 보기 상태이지만 엔진은 프로덕션 환경을 위해 설계되었으며 중단 및 오류를 처리하기 위한 중복 메커니즘을 갖추고 있습니다
셋째, 제공되는 결과는 정확하고 신뢰할 수 있습니다. 고객은 관리형 클러스터에서 OpenSearch kNN 검색을 사용하여 애플리케이션에 대한 의미 체계 검색 및 개인화된 권장 사항을 구현합니다. 벡터 엔진은 서버리스 환경과 동일한 사용자 경험을 제공하며 간단하고 사용하기 쉽습니다. Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 엔진은 OpenSearch 프로젝트의 kNN(k-nearest neighbor) 검색 기능을 기반으로 하며 유클리드 거리, 코사인 거리, 내적 등의 거리 표시기를 지원하며 16,000개의 차원을 수용할 수 있으며 다양한 기본에 적합합니다. 모델 및 AI/ML 모델을 통해 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 검색 결과를 제공할 수 있습니다
Amazon Cloud Technology는 고객의 첫 번째 수집 비용을 줄이기 위해 두 가지 기능을 출시할 계획입니다. 위에서 언급한 뛰어난 성능 외에도 먼저 사용자가 백업이나 복제본 없이 컬렉션을 시작할 수 있는 새로운 개발-테스트 옵션을 출시하여 진입 비용을 50% 절감할 예정입니다. Amazon S3에 저장된 벡터 엔진을 통해 데이터 내구성이 계속 보장됩니다. 둘째, 실제 워크로드 요구 사항에 따라 확장하여 비용을 더욱 절감할 수 있는 0.5 OCU 리소스의 초기 단계 구성도 제공합니다. 이 기능은 차원에 따라 수만에서 수십만 개의 벡터에 작동합니다. 또한 Amazon Cloud Technology는 더 많은 지원을 제공하기 위해 최소 필수 OCU를 시간당 4개에서 시간당 1개로 낮췄습니다
Amazon Cloud Technology의 야망은 여기서 끝나지 않습니다. 그들은 또한 캐싱 및 병합과 같은 기능 개선을 포함하여 벡터 그래픽의 성능과 메모리 사용을 최적화하기 위해 계속해서 열심히 노력하고 있습니다.
가까운 미래에 Amazon Cloud Technology가 공식적으로 OpenSearch 서버리스 벡터 엔진을 출시할 수 있기를 기대합니다. 그때쯤이면 생성 AI가 완전히 새로운 분야에 진출할 수도 있습니다
위 내용은 Amazon Cloud Technology 벡터 데이터베이스 미리보기 버전이 현재 판매 중입니다. 고성능으로 AI 애플리케이션을 가속화하는 데 도움이 됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!