Amazon Web Services (AWS) ha anunciado la disponibilidad general de la búsqueda vectorial para Amazon MemoryDB. Esta nueva capacidad permite a los desarrolladores almacenar, indexar, recuperar y buscar datos vectoriales en tiempo real, lo que la hace ideal para aplicaciones de aprendizaje automático (ML) en tiempo real e IA generativa.
MemoryDB es un servicio de base de datos en memoria duradero que ofrece un rendimiento ultrarrápido. Con la búsqueda vectorial, MemoryDB ofrece una forma eficiente de encontrar datos relacionados basados en la similitud en lugar de coincidencias exactas. Esta característica se puede utilizar en una variedad de casos de uso, que incluyen:
* **Generación aumentada por recuperación (RAG):** La búsqueda vectorial se puede utilizar para recuperar pasajes relevantes de un gran corpus de datos para aumentar un modelo de lenguaje grande (LLM).
* **Almacenamiento en caché semántico duradero de baja latencia:** La búsqueda vectorial se puede utilizar para almacenar resultados inferidos previamente del modelo base (FM) en la memoria, lo que reduce los costes computacionales y mejora el rendimiento.
* **Detección de anomalías (fraude) en tiempo real:** La búsqueda vectorial se puede utilizar para detectar transacciones fraudulentas comparando nuevas transacciones con transacciones fraudulentas conocidas.
La búsqueda vectorial para Amazon MemoryDB es una poderosa adición a la plataforma AWS, que proporciona a los desarrolladores una forma eficiente y rápida de trabajar con datos vectoriales. Esta característica ayudará a las empresas a crear aplicaciones más inteligentes y eficientes en una variedad de industrias.
