Выбор векторного хранилища для Amazon Bedrock Knowledge Bases: сравнение производительности и стоимости

При построении систем генерации с расширенным извлечением (RAG) на базе Amazon Bedrock Knowledge Bases ключевым фактором успеха является выбор подходящего векторного хранилища. AWS предлагает два пути: полностью управляемое решение или конфигурацию, где клиент самостоятельно выбирает бэкенд. В рамках второго подхода поддерживаются три основных сервиса: Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL с расширением pgvector и Amazon S3 Vectors. Каждый из них обладает уникальными характеристиками, которые делают их оптимальными для различных сценариев использования.

Amazon OpenSearch Service выделяется высокой скоростью обработки данных, находящихся в оперативной памяти. Он поддерживает как кластерные, так и бессерверные (serverless) развёртывания, предлагая возможности гибридного поиска, который сочетает лексический анализ с векторным. Это делает его особенно подходящим для задач, требующих сложной фильтрации и агрегации данных, таких как поиск по каталогам товаров в электронной коммерции. Сервис позволяет настраивать метрики расстояния и параметры индексов для тонкой настройки качества поиска.

Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector представляет собой комбинацию высокопроизводительной реляционной базы данных и функциональности векторного поиска. Этот вариант поддерживает несколько методов индексирования, включая IVFFlat и HNSW, а также различные метрики расстояния. Он способен обрабатывать векторы размерностью до 2000 измерений в одинарной точности, что обеспечивает гибкость при работе с различными моделями эмбеддингов.

Amazon S3 Vectors позиционируется как решение для экономичного хранения и запросов векторных эмбеддингов в больших масштабах. Интегрированная в облачное объектное хранилище Amazon S3, эта функция обеспечивает выполнение запросов за доли секунды. Согласно данным AWS, использование S3 Vectors может снизить затраты на хранение векторов до 90% по сравнению с традиционными векторными базами данных, что делает его привлекательным для проектов с ограниченным бюджетом.

Для оценки практической эффективности этих решений были проведены бенчмарки на наборе данных ESCI, содержащем более 1,2 миллиона продуктовых описаний. Тестирование показало, что снижение размерности векторов не всегда приводит к потере качества: в некоторых случаях уменьшение с 1024 до 512 измерений сохраняло точность поиска при значительном снижении размера индекса. Однако переход к бинарным эмбеддингам или использованию дискового хранилища (on_disk mode) влияет на латентность и качество по-разному в зависимости от конкретной конфигурации.

Анализ также выявил, что гибридный поиск, сочетающий семантический и ключевые слова, способен компенсировать потерю качества при использовании бинарных векторов. Хотя добавление лексического компонента увеличивает время отклика, оно позволяет достичь более высоких показателей релевантности (NDCG) при значительно меньшем потреблении памяти. Эти результаты подчеркивают необходимость тщательного подбора параметров индекса и типа данных под конкретные требования приложения.

В конечном итоге, выбор между OpenSearch, Aurora PostgreSQL и S3 Vectors должен основываться на приоритетах проекта: если критична максимальная скорость и сложная фильтрация, OpenSearch будет предпочтительнее; для задач, требующих реляционной логики и гибкости, подойдет Aurora; а для минимизации затрат на хранение больших объемов данных — S3 Vectors. AWS рекомендует проводить собственное тестирование с использованием реальных данных, чтобы найти оптимальный баланс между стоимостью, производительностью и качеством извлечения информации.