Amazon Web Services (AWS) ने Amazon MemoryDB के लिए वेक्टर सर्च की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की है। यह नई क्षमता डेवलपर्स को रीयल-टाइम में वेक्टर डेटा को स्टोर, इंडेक्स, पुनर्प्राप्त और खोजने की अनुमति देती है, जो इसे रीयल-टाइम मशीन लर्निंग (ML) और जेनरेटिव AI अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाती है।
MemoryDB एक टिकाऊ, इन-मेमोरी डेटाबेस सेवा है जो अल्ट्रा-फास्ट प्रदर्शन प्रदान करती है। वेक्टर सर्च के साथ, MemoryDB सटीक मिलान के बजाय समानता के आधार पर संबंधित डेटा को खोजने का एक कुशल तरीका प्रदान करता है। इस सुविधा का उपयोग विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों में किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
* **पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG):** एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) को संवर्धित करने के लिए डेटा के एक बड़े संग्रह से प्रासंगिक अंशों को पुनर्प्राप्त करने के लिए वेक्टर खोज का उपयोग किया जा सकता है।
* **कम विलंबता टिकाऊ सिमेंटिक कैशिंग:** गणना लागत को कम करने और प्रदर्शन में सुधार के लिए इन-मेमोरी में फाउंडेशन मॉडल (FM) से पहले से अनुमानित परिणामों को संग्रहीत करने के लिए वेक्टर खोज का उपयोग किया जा सकता है।
* **रीयल-टाइम विसंगति (धोखाधड़ी) का पता लगाना:** ज्ञात धोखाधड़ी वाले लेनदेन के साथ नए लेनदेन की तुलना करके धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने के लिए वेक्टर खोज का उपयोग किया जा सकता है।
Amazon MemoryDB के लिए वेक्टर सर्च AWS प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक शक्तिशाली अतिरिक्त है, जो डेवलपर्स को वेक्टर डेटा के साथ काम करने का एक कुशल और तेज़ तरीका प्रदान करता है। यह सुविधा कंपनियों को विभिन्न प्रकार के उद्योगों में अधिक बुद्धिमान और कुशल एप्लिकेशन बनाने में मदद करेगी।
