Amazon Web Services (AWS) telah mengumumkan ketersediaan umum pencarian vektor untuk Amazon MemoryDB. Kemampuan baru ini memungkinkan pengembang untuk menyimpan, mengindeks, mengambil, dan mencari data vektor secara real-time, menjadikannya ideal untuk aplikasi pembelajaran mesin (ML) real-time dan AI generatif.
MemoryDB adalah layanan basis data dalam memori yang tahan lama dan memberikan kinerja ultra-cepat. Dengan pencarian vektor, MemoryDB menawarkan cara yang efisien untuk menemukan data terkait berdasarkan kesamaan daripada kecocokan yang tepat. Fitur ini dapat digunakan dalam berbagai kasus penggunaan, termasuk:
* **Generasi yang Diperkaya Pengambilan (RAG):** Pencarian vektor dapat digunakan untuk mengambil bagian yang relevan dari korpus data yang besar untuk menambah model bahasa yang besar (LLM).
* **Caching Semantik Tahan Lama Latensi Rendah:** Pencarian vektor dapat digunakan untuk menyimpan hasil yang disimpulkan sebelumnya dari model dasar (FM) dalam memori, mengurangi biaya komputasi dan meningkatkan kinerja.
* **Deteksi Anomali (Penipuan) Real-time:** Pencarian vektor dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan dengan membandingkan transaksi baru dengan transaksi penipuan yang diketahui.
Pencarian vektor untuk Amazon MemoryDB adalah tambahan yang kuat untuk platform AWS, memberi pengembang cara yang efisien dan cepat untuk bekerja dengan data vektor. Fitur ini akan membantu perusahaan membangun aplikasi yang lebih cerdas dan efisien di berbagai industri.
