Was ist Amazon S3 Vectors?
Amazon S3 Vectors ist der erste Cloud-Objektspeicher mit nativer Unterstützung zum Speichern und Abfragen von Vektoren. Embeddings, die etwa aus Texten, Bildern oder Audiodaten erzeugt werden, lassen sich direkt in S3 ablegen und über eine native Vektor-API durchsuchen. Bislang erforderte das Arbeiten mit Embeddings im großen Maßstab eine dedizierte Vektordatenbank mit eigener Infrastruktur, Skalierung und Betrieb. S3 Vectors verlagert diese Aufgabe in den Objektspeicher und macht die Speicherung und Suche von Vektoren damit deutlich kostengünstiger.
Der Dienst löst das Kostenproblem von Vektordaten im Milliardenbereich. Anwendungen wie Retrieval Augmented Generation (RAG) und semantische Suche erzeugen große Mengen an Embeddings, deren dauerhafte Vorhaltung in spezialisierten Datenbanken teuer ist. S3 Vectors ist vollständig serverlos: Es gibt keine bereitzustellende Infrastruktur und keine Kapazitätsplanung. AWS gibt an, dass sich die Gesamtkosten für Upload, Speicherung und Abfrage von Vektoren gegenüber dedizierten Vektordatenbanken um bis zu rund 90 Prozent senken lassen.
Kernfunktionen
- Vector Buckets und Vector Indexes: Zwei neue Ressourcentypen organisieren Vektordaten. Ein Vector Index speichert bis zu 2 Milliarden Vektoren, ein Vector Bucket fasst bis zu 10.000 Indizes, sodass mehrere zehn Milliarden Vektoren pro Bucket möglich sind.
- Native Vektorsuche: Ähnlichkeitssuche über cosine- oder euclidean-Distanzmetriken mit Abfragelatenzen im Sekundenbereich. Häufig abgefragte Indizes liefern Ergebnisse in etwa 100 Millisekunden oder weniger.
- Metadatenfilterung: An Vektoren angehängte Schlüssel-Wert-Metadaten erlauben das Filtern von Suchergebnissen, etwa nach Quelle, Datum oder Kategorie.
- Automatische Optimierung: S3 Vectors optimiert die Vektordaten automatisch, während Datensätze wachsen, ohne dass manuelle Eingriffe in die Indexstruktur nötig sind.
Typische Anwendungsfälle
Retrieval Augmented Generation (RAG): S3 Vectors dient als kostengünstiges Backend für RAG-Anwendungen und integriert sich direkt mit Amazon Bedrock Knowledge Bases. Dokumente werden als Embeddings gespeichert und zur Laufzeit als Kontext für Sprachmodelle abgerufen.
Semantische Suche und KI-Agenten: Anwendungen mit semantischer oder Ähnlichkeitssuche speichern ihre Embeddings dauerhaft in S3. Ebenso lässt sich das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten kostengünstig vorhalten und abfragen.
Indexierung von Medien und Dokumenten: Große Bestände an Bildern, Videos oder Dokumenten werden als Vektoren indexiert, um inhaltsbasierte Suche, Empfehlungen oder automatisierte Inhaltsanalyse umzusetzen.
Vorteile
- Deutlich niedrigere Kosten für Vektordaten im Vergleich zu dedizierten Vektordatenbanken, laut AWS um bis zu rund 90 Prozent
- Vollständig serverlos ohne bereitzustellende Infrastruktur und mit automatischer Skalierung bis in den Milliardenbereich
- Native Integration in Amazon Bedrock Knowledge Bases, SageMaker Unified Studio und OpenSearch Service
- Verfügbar in EU-Regionen und damit für datensouveräne Architekturen einsetzbar
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei Einführung und Betrieb dieses Service.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist Amazon S3 Vectors?
Amazon S3 Vectors ist der erste Cloud-Objektspeicher mit nativer Unterstützung zum Speichern und Abfragen von Vektoren. Statt eine separate Vektordatenbank zu betreiben, legen Sie Embeddings direkt in S3 ab und fragen sie über eine native API ab. Der Dienst ist vollständig serverlos und erfordert keine bereitzustellende Infrastruktur.
Wann sollte ich Amazon S3 Vectors einsetzen?
S3 Vectors eignet sich für RAG-Backends, semantische Suche, das Langzeitgedächtnis von KI-Agenten und die Indexierung großer Mengen an Medien oder Dokumenten. Besonders sinnvoll ist es bei großen, weniger latenzkritischen Vektordatensätzen, bei denen niedrige Speicherkosten wichtiger sind als minimale Abfragelatenz.
Was kostet Amazon S3 Vectors?
Die Abrechnung erfolgt nach dem Pay-as-you-go-Modell: Sie zahlen für den Upload, die Speicherung und die Abfrage von Vektoren. AWS nennt im Vergleich zu dedizierten Vektordatenbanken Gesamtkosten, die um bis zu rund 90 Prozent niedriger ausfallen können. Die konkreten Preise finden Sie auf der S3-Pricing-Seite.
Wie integriert sich S3 Vectors in andere AWS-Dienste?
S3 Vectors integriert sich nativ mit Amazon Bedrock Knowledge Bases als RAG-Backend, mit Amazon SageMaker Unified Studio und mit Amazon OpenSearch Service. Über OpenSearch lässt sich eine gestufte Strategie umsetzen: kostengünstige Speicherung selten abgefragter Vektoren in S3 und hochperformante Suche für häufig genutzte Daten in OpenSearch.