在2023年7月26日举办的AWS纽约峰会上，亚马逊云科技推出了七项生成式AI创新，进一步降低了生成式AI的使用门槛，让企业可以更专注于核心业务，提高生产效率。其中有很引人注目的一项就是向量数据库相关，将要推出的亚马逊云科技向量引擎推出预览版。

就在近日，亚马逊云科技推出Amazon OpenSearch Serverless向量引擎预览版这次推出标志着在云搜索服务领域的一个重大飞跃，它为用户提供了一个简单、高性能且可扩展的相似性搜索功能。

在2023年2月，亚马逊云科技已经连续八年被Gartner评为云数据库管理系统的领导者，这样的荣誉并非偶然，而是对亚马逊云科技不懈追求技术创新和卓越的充分肯定。

那么，亚马逊云科技的向量引擎预览版的性能如何呢？是否能承担得起大众对它的期待呢？

我们都知道，现在这个时代，因为生成式AI能处理大数据、自动化内容生成及提供类人交互响应等，正在被各行业迅速采用。集成聊天机器人、问答系统和个性化推荐等AI应用利用自然语言搜索和查询，理解语义、用户意图，生成拟人响应，已经彻底变革用户体验和数字平台交互。

而机器学习搜索和生成式AI应用需向量嵌入，作为文本、图像、音频和视频的数字表示，用于生成动态内容。这些嵌入基于用户数据进行训练，表示信息的语义和上下文。此过程无需依赖外部数据源或应用，用户将会期望向量数据库易于构建，快速从原型进入生产环境，专注于差异化应用。

Amazon OpenSearch Serverless向量引擎正是基于以上需求的变化，扩展了Amazon OpenSearch的搜索能力，实时存储、搜索和追溯数十亿向量嵌入，实现相似性匹配和语义搜索，无需考虑基础设施。

因此，它的性能大致能概括为以下几个特点：

其一，天然具备鲁棒性。使用Amazon OpenSearch Serverless向量引擎试用版，用户无需担忧后端基础设施的选型、调优和扩展问题。该引擎能自动调整资源，适应变化的工作负载和需求，确保始终提供快速性能和适当规模。无论向量数量从数千增至数亿，引擎都能无缝扩展，无需重新索引或重载数据，使基础设施扩展更为便捷。

其二、单独的计算资源。向量引擎为索引和工作负载搜索提供独立计算资源，实现实时无缝获取、更新和删除向量，确保用户查询性能不受影响。数据长久存储在Amazon S3中，享有相同的数据持久性保证。虽处于预览阶段，但引擎为生产环境设计，具备应对中断和故障的冗余机制。

其三、提供的结果精准而可靠。客户在托管集群中使用OpenSearch kNN搜索，实现应用程序的语义搜索和个性化推荐。向量引擎提供与Serverless环境相同的用户体验，简单易用。Amazon OpenSearch Serverless向量引擎基于OpenSearch项目的k近邻（kNN）搜索功能，支持欧氏距离、余弦距离和点积等距离指标，可容纳16000个维度，适用于各种基础模型和AI/ML模型，可以为用户提供精准可靠的检索结果。

除了以上强大性能之外，亚马逊云科技还计划推出两项功能降低客户首个集合成本。首先是新的开发-测试选项，允许用户在无备份或副本情况下启动集合，降低50%入门成本，数据持久性仍通过保存在Amazon S3中的向量引擎确保。其次是初始阶段配置0.5 OCU资源，根据实际工作负载扩展，进一步降低成本。适用于数万至数十万个向量（依维度而定）的初始工作负载。此外，亚马逊云科技还将首个集合所需最低OCU从每小时4个降至每小时1个，提供更多支持。

当然了，亚马逊云科技的野心肯定还不止于此，他们还持续致力于优化向量图的性能和内存使用，包括改进缓存和合并等功能。

期待在不远的未来，亚马逊云科技Amazon OpenSearch Serverless向量引擎正式版的推出，到那时生成式AI或将进入另一个天地