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Amazon S3 Vectors、クラウド初のネイティブベクター対応ストレージ

#AWS #S3

AWS が Amazon S3 Vectors プレビューを発表。クラウドオブジェクトストレージ初のネイティブベクター対応で、大規模ベクターデータセットの保存・クエリを最大 90%コスト削減で提供。RAG・ベクター検索アプリケーション開発の大幅なコスト効率化を実現。

専用 vector bucket と API でインフラプロビジョニング不要。vector index 単位でデータ整理、各 bucket で最大 10,000 indexes、index 当たり数千万ベクターに対応。メタデータ付与によりフィルタリング検索も可能。

ベクター挿入・検索例：

python
# ベクター挿入
s3vectors.put_vectors(
  vectorBucketName="my-vector-bucket",
  indexName="my-vector-index",
  vectors=[
    {"key": "v1", "data": {"float32": embeddings[0]},
     "metadata": {"genre": "scifi"}}
  ]
)

# 類似検索
query = s3vectors.query_vectors(
  vectorBucketName="my-vector-bucket",
  indexName="my-vector-index",
  queryVector={"float32": embedding},
  topK=3,
  filter={"genre": "scifi"}
)

Amazon Bedrock Knowledge Bases、SageMaker Unified Studio、OpenSearch Service とネイティブ統合。ベクター検索・RAG アプリケーション・エージェントメモリ構築のコスト効率向上。米国・欧州・アジア太平洋 5 リージョンでプレビュー提供。

出展：Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale

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