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Amazon MemoryDB 的向量搜索现已正式推出
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原文中文，约4800字，阅读约需12分钟。
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内容提要
Amazon MemoryDB推出向量搜索功能，用于存储、编索引、检索和搜索向量，以开发实时机器学习和生成式人工智能应用程序。此功能简化应用程序架构，提供峰值性能，减少成本和提供数据见解所需的时间。可用于增强生成、语义缓存和实时异常检测等用例。
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关键要点
- Amazon MemoryDB推出向量搜索功能，用于存储、编索引、检索和搜索向量。
- 此功能支持实时机器学习和生成式人工智能应用程序，提供高性能和低延迟。
- MemoryDB可用于增强生成、语义缓存和实时异常检测等用例。
- 向量搜索提供最高的查全率和最快的性能，简化应用程序架构。
- 支持使用现有MemoryDB API实现生成式人工智能用例，如检索增强生成（RAG）和实时推荐引擎。
- 通过向量搜索，用户可以实现低延迟的语义缓存，降低计算成本。
- 向量搜索可用于实时异常检测，通过存储交易数据的向量表示来识别欺诈行为。
- 用户可以创建MemoryDB集群以启用向量搜索，并使用Amazon Titan模型生成向量嵌入。
- MemoryDB支持多种字段类型，包括向量字段，支持K最近邻搜索（KNN）。
- 新功能包括低延迟耐用语义缓存和更好的相似度筛选，提升性能。
❓
延伸问答
Amazon MemoryDB 的向量搜索功能有什么主要用途？
向量搜索功能主要用于存储、编索引、检索和搜索向量，以支持实时机器学习和生成式人工智能应用程序。
如何在 Amazon MemoryDB 中启用向量搜索？
您可以在 MemoryDB 控制台中创建集群时选择启用向量搜索，确保使用 MemoryDB 版本 7.1 和单分片配置。
向量搜索如何提高生成式人工智能应用程序的性能？
向量搜索提供高性能和低延迟，简化应用程序架构，减少计算成本和响应时间。
Amazon MemoryDB 的向量搜索支持哪些用例？
支持的用例包括检索增强生成（RAG）、低延迟耐用语义缓存和实时异常检测。
如何使用 Amazon Titan 模型生成向量嵌入？
您可以使用 Amazon Titan 文本嵌入模型创建向量嵌入，并将其存储在 MemoryDB 中。
向量搜索在实时异常检测中如何应用？
向量搜索通过存储交易数据的向量表示，识别与已知欺诈交易相似的新交易，从而实现实时异常检测。
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