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使用优化型读取和 pgvector，提高 Amazon Aurora 上生成式人工智能工作负载的性能

生成式人工智能为企业带来了更多的机会，可以利用向量搜索技术，实现对非机构化数据的搜索和比较。本文将阐述如何在 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版本中使用 pgvector 来实现向量搜索，以及如何利用 Aurora 优化型读取特性来提升向量搜索的性能表现。

本文介绍了如何通过优化型读取提高在Amazon Aurora PostgreSQL上运行的向量工作负载的性能。优化型读取使用pgvector的HNSW索引，提高查询性能20倍。通过使用本地SSD存储临时数据，减少对网络存储的访问，提高读取延迟和吞吐量。优化型读取还提供了分页缓存功能，缩短查询延迟。实验结果显示，优化型读取可以将查询延迟缩短9倍，降低查询成本。

HNSW索引 aurora pgvector 人工智能 优化型读取 向量工作负载 查询延迟

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