亚马逊AWS官方博客
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Amazon S3 Vectors 现已正式推出，规模更大，性能更强
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
Amazon S3 Vectors 正式推出，支持存储和查询向量数据，成本降低90%。用户可在单个索引中存储20亿个向量，查询性能优化，适合AI应用。现已在14个AWS区域可用，并集成了Amazon Bedrock和OpenSearch，支持高效的数据处理和管理。
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关键要点
- Amazon S3 Vectors 正式推出，支持存储和查询向量数据，成本降低90%。
- 用户可在单个索引中存储多达20亿个向量，查询性能优化，适合AI应用。
- 现已在14个AWS区域可用，并集成了Amazon Bedrock和OpenSearch。
- 查询性能优化，不常用查询可在1秒内返回，常用查询延迟约为100毫秒。
- 写入性能显著提升，每秒最多支持1000次PUT事务，适合小批量数据的写入。
- 完全无服务器架构，用户只需为使用的资源付费，消除基础设施开销。
- S3 Vectors可用于构建生产级规模和性能的RAG应用程序。
- 支持使用AWS CloudFormation部署和管理向量资源，使用AWS PrivateLink实现私有网络连接。
- 定价基于PUT费用、存储成本和查询费用，索引规模超过10万个向量时享受更低定价。
- 用户可通过Amazon S3控制台创建向量索引，开始存储嵌入，构建可扩展的AI应用程序。
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延伸问答
Amazon S3 Vectors 的主要功能是什么？
Amazon S3 Vectors 支持存储和查询向量数据，用户可以在单个索引中存储多达20亿个向量，并且成本降低90%。
S3 Vectors 的查询性能如何？
不常用查询可在1秒内返回，常用查询的延迟约为100毫秒，最多可检索100条搜索结果。
如何创建和管理 S3 Vectors 的向量索引？
用户可以通过 Amazon S3 控制台或 AWS CLI 创建向量索引，并管理属性和权限。
S3 Vectors 的定价结构是怎样的？
定价基于PUT费用、存储成本和查询费用，索引规模超过10万个向量时享受更低定价。
S3 Vectors 适合哪些应用场景？
S3 Vectors 适合对话式人工智能、推理、语义搜索和构建生产级规模的 RAG 应用程序。
S3 Vectors 如何与其他 AWS 服务集成？
S3 Vectors 与 Amazon Bedrock 和 OpenSearch 集成，支持高效的数据处理和管理。
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