De acordo com pt.wedoany.com-A Amazon Web Services Inc. anunciou hoje que o recurso de pesquisa vetorial do DynamoDB, seu banco de dados NoSQL de alta disponibilidade do tipo chave-valor e documento, está agora totalmente disponível.

Desde seu lançamento em 2012, o DynamoDB passou por diversas iterações e hoje se posiciona como o banco de dados preferido para desenvolvedores que precisam de desempenho previsível sem sobrecarga operacional. O serviço é adequado para aplicações web e móveis sem servidor, jogos, tecnologia de publicidade, Internet das Coisas, varejo e cenários de negócios que exigem alta taxa de transferência e baixa latência de acesso.

O recurso de pesquisa vetorial agora disponível oferece latência de poucos milissegundos e taxa de recall de 99%, com o objetivo de suportar dados em qualquer escala, incluindo vetores na casa dos trilhões. Os desenvolvedores não precisam provisionar, corrigir ou gerenciar nenhum servidor.

Esta atualização permite que o DynamoDB suporte aplicações de grande escala que exigem recuperação semântica, abrangendo aplicações de inteligência artificial e memória de agentes, geração aumentada por recuperação (RAG), mecanismos de recomendação, personalização e detecção de anomalias.

O papel central dos bancos de dados vetoriais no desenvolvimento de IA é armazenar conteúdo como dados de alta dimensão, chamados de "embeddings", permitindo buscas rápidas por similaridade baseadas em significado, em vez de correspondência de palavras-chave. Muitos sistemas de IA usam bancos de dados vetoriais como memória de longo prazo e processam grandes volumes de dados não estruturados para construir contexto para grandes modelos de linguagem e agentes, melhorando a precisão das respostas e prevenindo saídas incorretas, como alucinações.

Muitos desenvolvedores já recuperavam dados de negócios no DynamoDB. Com a adição da pesquisa vetorial, os desenvolvedores podem migrar a capacidade de recuperação vetorial para o mesmo serviço que também hospeda os dados de negócios, compartilhando a mesma infraestrutura gerenciada sem servidor e o modelo de preços de pagamento por solicitação. Anteriormente, os desenvolvedores precisavam operar dois sistemas separados: o armazenamento de dados principal e a pesquisa vetorial.

Atualmente, vários serviços de banco de dados especializados da empresa já oferecem capacidade nativa de pesquisa vetorial. Os principais serviços vetoriais incluem o S3 Vectors, um mecanismo nativo de armazenamento, indexação e consulta de similaridade em subsegundos para o armazenamento de objetos na nuvem; e o OpenSearch Service, que oferece pesquisa vetorial totalmente gerenciada, com um mecanismo vetorial sem servidor para conjuntos de dados na escala de bilhões.