S3 vectorsの可能性

Transcript

1. S3 vectorsの可能性 品川会 #2
2. 目次 1. 自己紹介 2. S3 vectorsについて 3. OpenSearchとの比較 4. まとめ 5. さいごに
3. @hiro_eng_ @hiro_217 自己紹介 Hiroto 年次　　　　：2年目 趣味　　　　：スノボ、音楽フェス AWS学習歴　：1年
4. 機能の設計と 画面の構成 AI Builders Dayにて、、
5. 機能の設計と 画面の構成 AI Builders Dayにて、、 みのるんさんのキーノートを抜粋
6. 機能の設計と 画面の構成 S3 vectorsについて S3 vectorsって？ S3 vectors：Amazon S3にベクトルデータの保存と検索をネイティブにサポート 　　　　　 しているサービス 　　　　　 2025年12月にGAされ、東京リージョン（ap-northeast-1）でも利用可能 ・セマンティック検索（類似検索）が可能に 　意味的に近いものを検索できる ・RAGと組み合わせることで 　質問→関連文書→回答生成
7. 機能の設計と 画面の構成 S3 vectorsについて S3 vectorsって？ 【全体的な流れ】 　データソース → チャンク化 → 埋め込み生成 → S3 vectorsに保存 　チャンク化　：「意味が壊れない」サイズに大きなデータを分割 　埋め込み生成：テキストの意味を数百〜数千次元の数値データに変換
8. 機能の設計と 画面の構成 ここにS3 vectorsが使 える！ S3 vectorsについて S3 vectors × Bedrock Knowledge Base RAG：Retrieval-Augmented Generationの略 　　　LLM推論時に外部データから取得した関連情報を動的に介入させる手法
9. 機能の設計と 画面の構成 OpenSearchでいいじゃん
10. 機能の設計と 画面の構成 ベクトル検索機能 に限った説明を抜粋 OpenSearchについて OpenSearchって？ OpenSearch：リアルタイムのドキュメント検索機能を持ったフルマネージドサービス 　　　　　　 セマンティック検索や複雑な検索表現が可能 　　　　　　 SQLクエリを含む複数のクエリ言語が使用可能
11. 機能の設計と 画面の構成 S3 vectors OpenSearch コスト 従量課金 常時課金 レイテンシ 数秒 数ms~数十ms 検索機能 セマンティック検索＋管理フィルタ 複雑な検索（k-NN近傍方/全文検索） データ量 ほぼ無制限 ノード依存 スケール設定 自動 手動 バージョン管理 不要 必要 比較 S3 vectors vs OpenSearch
12. 機能の設計と 画面の構成 S3 vectors OpenSearch コスト 従量課金 常時課金 レイテンシ 数秒 数ms~数十ms 検索機能 セマンティック検索＋管理フィルタ 複雑な検索（k-NN近傍法/全文検索） データ量 ほぼ無制限 ノード依存 スケール設定 自動 手動 バージョン管理 不要 必要 比較 S3 vectors vs OpenSearch ⚪︎ ⚪︎ ⚪︎ ⚪︎ ⚪︎ ⚪︎
13. 機能の設計と 画面の構成 まとめ S3 vectors ：従量課金で運用コストも低い 　　　　　 →PoC/検証、社内ナレッジ、個人開発用RAG OpenSearch：コスト（運用コストも含む）は高いがリアルタイムで高性能 　　　　　　 →ユーザ向け検索、本番検索API どちらか片方を選択しないといけない訳ではない 状況に合わせてサービスを選択し、場合によっては併用！
14. さいごに coming soon,,,
15. ご清聴ありがとう ございました! 今回のLTについて質問事項、指摘等ありまし たら、ご連絡いただけると幸いです！ @hiro_eng_