Как сообщает InfoQ AI/ML/Data, Amazon DynamoDB позволяет хранить эмбеддинги вместе с данными приложений. Запросы приближённого поиска ближайших соседей можно выполнять прямо в DynamoDB, без отдельной векторной базы данных.
Функция поддерживает поиск по сходству с фильтрами, а также настраиваемые векторные индексы для задач семантического поиска.
Ключевые факты
Эмбеддинги можно хранить вместе с данными приложений.
Запросы приближённого поиска ближайших соседей выполняются непосредственно в DynamoDB без отдельной векторной базы данных.
Поиск по сходству поддерживает фильтры.
Для задач семантического поиска доступны настраиваемые векторные индексы.
Вопросы и ответы
- Нужна ли отдельная векторная база данных?
Нет. Эмбеддинги хранятся вместе с данными приложений, а запросы приближённого поиска ближайших соседей выполняются непосредственно в DynamoDB.
- Можно ли ограничивать результаты поиска и настраивать индексы?
Да. Поиск по сходству поддерживает фильтры, а для семантического поиска доступны настраиваемые векторные индексы.
Контекст по теме
- AWS добавила встроенный векторный поиск в DynamoDB6 августа 2026 г.
- MongoDB добавила полнотекстовый и векторный поиск в self-hosted версии базы данных3 июля 2026 г.
- AWS представила Bedrock Managed Knowledge Base для упрощения работы с RAG19 июня 2026 г.
- Qdrant привлекла $50 млн в раунде Series B для развития composable vector search9 июня 2026 г.