Amazon Web Services (AWS)는 Amazon MemoryDB용 벡터 검색의 정식 출시를 발표했습니다. 이 새로운 기능을 통해 개발자는 벡터 데이터를 실시간으로 저장, 인덱싱, 검색 및 탐색할 수 있으므로 실시간 머신 러닝(ML) 및 생성형 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
MemoryDB는 매우 빠른 성능을 제공하는 내구성 있는 인메모리 데이터베이스 서비스입니다. 벡터 검색을 통해 MemoryDB는 정확한 일치가 아닌 유사성을 기반으로 관련 데이터를 찾는 효율적인 방법을 제공합니다. 이 기능은 다음을 포함한 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.
* **검색 강화 생성(RAG):** 벡터 검색을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 보강하기 위해 대규모 데이터 코퍼스에서 관련 구절을 검색할 수 있습니다.
* **낮은 지연 시간의 내구성 있는 시맨틱 캐싱:** 벡터 검색을 사용하여 기본 모델(FM)에서 이전에 유추된 결과를 메모리에 저장하여 계산 비용을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
* **실시간 이상 징후(사기) 감지:** 벡터 검색을 사용하여 새 트랜잭션을 알려진 사기성 트랜잭션과 비교하여 사기성 트랜잭션을 감지할 수 있습니다.
Amazon MemoryDB용 벡터 검색은 AWS 플랫폼에 추가된 강력한 기능으로, 개발자에게 벡터 데이터를 처리하는 효율적이고 빠른 방법을 제공합니다. 이 기능은 기업이 다양한 산업에서 더욱 지능적이고 효율적인 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
