- クラウド初のネイティブベクトル対応大規模オブジェクトストレージ
- ベクトルデータの保存、アップロード、クエリのコストを最大90%削減でき、サブ秒のクエリ性能を提供
- ベクトルバケットおよびベクトルインデックスの概念を導入し、AI埋め込み・RAG など生成AIワークロード向けの大規模ベクトルデータ保存・検索を最適化
- Amazon Bedrock、SageMaker、OpenSearch などの AWS サービスと統合し、コストと性能のバランスが取れたベクトル管理とリアルタイム検索が可能
- インフラ構築なしで、コンソール、CLI、SDK、API を通じてベクトルデータの保存、管理、クエリ、エクスポート、統合など多様な活用シナリオをサポート
Amazon S3 Vectors とは?
- Amazon S3 Vectors は、大容量ベクトルデータセットを保存し、高速なベクトル検索（semantic/similarity search）を提供する新しい S3 専用ストレージ
- 生成AI でよく使われるベクトル（埋め込み）データを効率的に管理できるよう設計
- ベクトルバケットという新しいタイプの S3 バケットを提供し、各ベクトルバケットには最大 10,000 個のベクトルインデックスを作成でき、インデックスごとに数千万個のベクトルを保存可能
- ベクトルごとに**メタデータ（key-value）**を付与でき、条件によるフィルタリングクエリが可能
コスト・性能の最適化と自動化機能
- ベクトルデータのアップロード、保存、クエリのコストを最大90%削減可能
- データが大きくなってもS3 Vectors が自動で最適化し、コストと性能を継続的に維持
- Cosine/Euclidean 距離メトリクスを提供し、AI 埋め込みモデルと互換性のある柔軟な検索環境を提供
AWS サービスおよび AI インフラとの統合
- Amazon Bedrock Knowledge Bases とネイティブ統合し、SageMaker Unified Studio から直接利用可能
- OpenSearch Service と連携し、長期・低頻度データは S3 に保存し、高頻度・リアルタイム検索は OpenSearch に移行可能（サーバーレスベクトルコレクション）
- レコメンドシステム、RAG、文書分析、パーソナライズ推薦など多様な AI 応用に適合
主な活用方法
ベクトルバケットおよびインデックスの作成
- コンソールの Vector buckets メニューからベクトルバケットを作成
- バケット作成時に暗号化オプションを指定可能（SSE-S3, SSE-KMS）
- 各バケットにベクトルインデックスを追加し、インデックスごとに次元数・距離メトリクスを指定
ベクトルデータの挿入・クエリ
- AWS CLI、SDK、REST API を使ってベクトルを挿入・管理
- Amazon Bedrock でテキスト埋め込みを生成 → S3 Vectors にベクトルを挿入
- 例:
boto3 で embedding を生成した後、s3vectors.put_vectors API でインデックスにデータをアップロード
- メタデータを活用し、ジャンル・カテゴリなど条件別のクエリが可能
OpenSearch 連携およびエクスポート
- コンソールの Export to OpenSearch から S3 Vector インデックスを OpenSearch に移行
- サーバーレスコレクションを自動生成し、リアルタイムのベクトル検索および分析ワークロードへ拡張
主な特徴と対応環境
- S3 Vector バケットは**暗号化がデフォルトで適用（SSE-S3）**され、KMS オプションも追加サポート
- CLI/SDK/REST API による自動化・プログラムからの活用
- 現在のプレビュー対応リージョン: 米国東部/西部、欧州（フランクフルト）、アジア（シドニー）
統合および利用シナリオ
- RAG、エージェントメモリ、類似度/セマンティック検索、インテリジェント文書分析、パーソナライズ推薦、コンテンツ自動分析など、業界ごとの多様なベクトル活用事例をサポート
- OpenSearch、SageMaker、Bedrock など AWS エコシステムと統合し、コスト効率が高く大規模に拡張可能なベクトルベース AI ソリューションを構築可能
参考および追加資料
まだコメントはありません。