При разработке решения Retrieval Augmented Generation (RAG) с использованием Amazon Bedrock Knowledge Bases выбор подходящего векторного хранилища существенно влияет на производительность и стоимость. Amazon предлагает полностью управляемый вариант и вариант с управлением со стороны клиента, где можно выбрать собственное векторное хранилище. В данной статье акцент сделан на пути с управлением клиентом, где сравниваются три поддерживаемых бэкенда: Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector и Amazon S3 Vectors.
Каждое из векторных хранилищ имеет свои особенности и подходит для различных сценариев использования RAG. Amazon OpenSearch Service предлагает мощные возможности поиска, в то время как Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector обеспечивает высокую производительность для сложных запросов. Amazon S3 Vectors, как часть Amazon Simple Storage Service, предоставляет гибкость для хранения больших объемов данных.
Правильный выбор векторного хранилища критически важен для достижения оптимальных результатов в приложениях генеративного ИИ. Эффективная интеграция векторных баз данных в архитектуру RAG может значительно повысить качество и скорость обработки данных, что, в свою очередь, улучшает пользовательский опыт и снижает затраты на инфраструктуру.