Amazon S3 Vectors
Vectorの保存と検索
vector embeddingの保存（vector bucket、vector index）と類似検索クエリに特化したbucketで、常時稼働するvectorデータベースよりもはるかに低コストです。
- コスト$ 安い
- 難易度●●●●●
- 未使用でも課金？少し
- サーバーレス
たとえるなら「この写真に似た写真」を探せる検索システム付きの写真保管庫のようなものです。
いつ使う？
✓ 使うべき場面
大量のvectorを対象としたRAGやセマンティック検索で、クエリのレイテンシーが超低速でなくても許容できるとき。
✗ 避けるべき場面
非常に低レイテンシー・高throughputのvectorクエリが必要 → OpenSearch Service。
よくある使い方
- BedrockのKnowledge base（RAG）
- ドキュメントのセマンティック検索
- embeddingの低価格な長期保存
料金はいくら？
- 課金方式: 保存するvectorの容量、書き込み（PUT）request数、クエリ数とスキャンされるデータ量で課金されます。
