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AWS S3 Vectors 全面上線：查詢延遲低于 100 毫秒

2026-01-06 17:26

近日，AWS 正式宣布其云對象存儲(chǔ)服務(wù) S3 Vectors 全面上線。

該服務(wù)原生支持向量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與查詢。此次正式發(fā)布將單索引容量提升 40 倍，最高可容納 20 億條向量，并實(shí)現(xiàn)低于 100 毫秒的查詢延遲。

該服務(wù)于今年七月曾開放預(yù)覽。根據(jù) AWS 披露，預(yù)覽期間用戶已創(chuàng)建超過 25 萬個(gè)向量索引，并累計(jì)處理逾 400 億條向量。預(yù)覽階段單索引上限為 5000 萬條向量，而AWS首席開發(fā)者 Sebastian Stromacq 表示：

“
現(xiàn)在單索引可支持高達(dá) 20 億條向量的存儲(chǔ)與檢索……用戶可將全部向量數(shù)據(jù)集整合至單一索引，無需再通過分片或復(fù)雜的聯(lián)合查詢邏輯管理多個(gè)小型索引。

此外，該服務(wù)提升了查詢性能：低頻查詢可在 1 秒內(nèi)返回結(jié)果，高頻查詢延遲則控制在100毫秒以內(nèi)，這對對話式 AI 等交互應(yīng)用尤為有利。

官方數(shù)據(jù)顯示，單次查詢最多可獲取 100 條結(jié)果，增強(qiáng)了檢索增強(qiáng)生成（RAG）應(yīng)用的上下文質(zhì)量。寫入性能方面，單向量更新最高支持每秒 1000 次 PUT 操作，支持小批量高吞吐寫入，并能實(shí)時(shí)檢索來自多并發(fā)源的新數(shù)據(jù)。

儲(chǔ)存優(yōu)先，節(jié)省成本

AWS 同時(shí)宣布兩項(xiàng)關(guān)鍵集成結(jié)束預(yù)覽、全面開放：用戶可將 S3 Vectors 用作 Amazon Bedrock 知識(shí)庫的向量存儲(chǔ)引擎；其與 Amazon OpenSearch 的集成也已正式上線，用戶可在使用 OpenSearch 進(jìn)行搜索分析的同時(shí)，將 S3 Vectors 作為底層向量存儲(chǔ)層。

開發(fā)者 Jalaj Nautiyal 在 LinkedIn 發(fā)文評價(jià)：S3 Vectors 將向量搜索從“計(jì)算優(yōu)先”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤按鎯?chǔ)優(yōu)先”方案。這一“無服務(wù)器”轉(zhuǎn)型意味著用戶不再需要管理集群、容器或分片，可像處理普通S3對象一樣管理向量，輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)十億向量的存儲(chǔ)。

成本方面，預(yù)計(jì)可將總擁有成本降低高達(dá) 90%，僅需支付 S3 存儲(chǔ)費(fèi)用（成本較低）與查詢費(fèi)用，無需承擔(dān)閑置計(jì)算資源開銷。

他進(jìn)一步指出，對于 80% 的內(nèi)部 RAG 應(yīng)用與自主智能體場景，或許無需追求頂級配置的向量數(shù)據(jù)庫。一個(gè)可靠且容量無限的“后備箱”已足夠——S3正成為這樣的存在。

目前S3 Vectors已在14個(gè)AWS區(qū)域上線（預(yù)覽階段為5個(gè)）。服務(wù)定價(jià)基于三個(gè)維度計(jì)算：

上傳定價(jià)：按用戶上傳向量的邏輯GB量計(jì)費(fèi)（每向量包含邏輯向量數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)及鍵值）
存儲(chǔ)成本：取決于各索引邏輯存儲(chǔ)總量
查詢費(fèi)用：包含每次API調(diào)用費(fèi)用，以及按索引規(guī)模（不含不可過濾元數(shù)據(jù)）折算的每TB數(shù)據(jù)查詢費(fèi)

生態(tài)集成

作為 AWS 數(shù)據(jù)生態(tài)的核心，它與 Amazon Bedrock 知識(shí)庫、Amazon OpenSearch 服務(wù)均實(shí)現(xiàn)了原生集成。這意味著用戶可以在構(gòu)建 RAG 應(yīng)用時(shí)，直接從托管的向量存儲(chǔ)中受益。

在 Amazon Bedrock 中創(chuàng)建知識(shí)庫時(shí)，可以選擇 S3 Vectors 作為向量存儲(chǔ)。此集成有四大優(yōu)點(diǎn)：

對于使用大型向量數(shù)據(jù)集的 RAG 應(yīng)用程序，可節(jié)省成本
與 Amazon Bedrock 的完全托管式 RAG 工作流程無縫集成
由 Amazon Bedrock 服務(wù)處理的自動(dòng)向量管理
知識(shí)庫檢索操作的查詢延遲為亞秒級

Amazon Bedrock 知識(shí)庫提供了完全托管式的端到端 RAG 工作流程。使用 S3 Vectors 創(chuàng)建知識(shí)庫時(shí)，Amazon Bedrock 自動(dòng)從 S3 數(shù)據(jù)來源獲取數(shù)據(jù)，將內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本塊，生成嵌入，并將其存儲(chǔ)在向量索引中。然后，可以查詢知識(shí)庫，并根據(jù)從源數(shù)據(jù)中檢索的分塊生成響應(yīng)。

參考資料：

https://docs.amazonaws.cn/zh_cn/AmazonS3/latest/userguide/s3-vectors-bedrock-kb.html

https://www.infoq.cn/article/xb5VDXD96B8sdi8dcqp0