AI热榜 Amazon DynamoDB 最近推出了原生向量搜索 ，允许开发者将嵌入向量与应用数据存储在一起，并直接在 DynamoDB 中运行近似最近邻查询，无需使用单独的向量数据库。
该功能支持带过滤条件的相似度搜索，以及面向语义搜索工作负载的可配置向量索引。
向量搜索 使用一种新的 DynamoDB 索引类型，该索引基于存储在表属性中的向量嵌入。
开发者可以选择任意嵌入模型，例如 Amazon Bedrock Titan Text Embeddings、Cohere Embed 或 OpenAI 文本嵌入模型，创建具有所需维度和距离函数的向量索引，然后使用新的 SearchVectors API 进行查询。
亚马逊云科技首席解决方案架构师 Esra Kayabali 写道 ： 向量索引没有存储限制，并会随着数据增长进行横向扩展。
现在，你可以利用 DynamoDB 及其原生向量搜索功能，构建需要对智能体记忆进行语义检索、检索增强生成、推荐引擎、个性化体验和异常检测等功能的应用。
此前，使用这款托管式 NoSQL 数据库的应用如果要支持向量搜索，就必须将数据复制到单独的向量数据库，并让两个系统保持同步，这增加了架构复杂性和数据传输量。
原生向量搜索允许在同一张 DynamoDB 表中存储和查询向量嵌入与应用数据，从而移除了这条额外的数据流水线。
Kayabali 补充道： DynamoDB 完全采用无服务器模式，因此向量搜索可以自动扩展，无需管理基础设施。
它最多支持 4096 个维度，支持欧几里得距离、余弦距离和点积距离函数，以及内联过滤。
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