Vetores
nota
O Amazon S3 Vectors está na versão prévia para o Amazon Simple Storage Service e está sujeito a alterações.
Cada vetor consiste em uma chave, que identifica exclusivamente cada vetor em um índice de vetores. Além disso, você pode anexar metadados (por exemplo, ano, autor, gênero e localização) como pares de chave-valor a cada vetor.
As operações de dados vetoriais incluem inserir, listar, consultar e excluir vetores. Para gerar novas incorporações de vetores de seus dados não estruturados, é possível usar a operação de API InvokeModel do Amazon Bedrock para especificar o ID do modelo de incorporação que você deseja usar. Além disso, o Amazon S3 Vectors, uma ferramenta de CLI incorporada de código aberto, oferece uma maneira simplificada de gerar incorporações e realizar pesquisas semânticas por meio da linha de comandos. Para ter mais informações sobre essa ferramenta de código aberto que automatiza a geração de incorporações de vetores com os modelos de base do Amazon Bedrock e as operações de pesquisa semântica nos índices de vetores do S3, consulte Criar incorporações de vetores e realizar pesquisas semânticas com a s3vectors-embed-cli.
Conceitos de vetor
Chaves vetoriais: cada vetor é identificado por uma chave vetorial exclusiva dentro do índice. As chaves vetoriais podem ter até 1.024 caracteres e devem ser exclusivas no índice de vetores. As chaves diferenciam maiúsculas e minúsculas e podem conter qualquer caractere UTF-8.
Dimensão vetorial: uma dimensão é o número de valores em um vetor. Dimensões maiores exigem mais espaço de armazenamento. Todos os vetores em um índice devem ter o mesmo número de dimensões, que é especificado ao criar o índice. Uma dimensão deve ser um número inteiro entre 1 e 4.096.
Metadados: você pode anexar metadados a vetores como pares de chave-valor para oferecer contexto adicional e permitir filtragem durante as consultas. Os metadados incluem chaves de metadados filtráveis e não filtráveis. Os metadados filtráveis são usados para filtragem de consultas. As chaves de metadados não filtráveis são especificadas durante a criação de um índice de vetores e oferecem contexto adicional, mas não podem ser usadas para filtragem. Os metadados permitem os tipos string, número e booliano. Para ter mais informações sobre metadados filtráveis e não filtráveis, consulte Filtragem de metadados. Para ter mais informações sobre limites de metadados, bem como limites de tamanho por vetor e número máximo de chaves de metadados por vetor, consulte Limitações e restrições.
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