AWS 向量解决方案的核心思路是什么？
AWS 将向量检索直接构建在用户现有的数据库和存储服务中，如 OpenSearch Service、S3 Vectors、DynamoDB 等，避免单独部署向量数据库或迁移数据。
AWS vector solutions: Build agentic AI where your data lives
（翻译）AWS 向量解决方案：在数据所在之处构建智能体 AI
资讯摘要
AWS offers a broad portfolio of vector search built directly into the databases and storage services you already use, with no standalone vector database or data migration required. This post covers six purpose-built services, a decision framework for choosing the right engine, and customer proof poi
AI 摘要
AWS 发布向量解决方案指南，介绍在其现有数据存储（如 OpenSearch Service、S3 Vectors、DynamoDB 等）中内置向量检索能力，无需迁移数据。文章涵盖 RAG、语义搜索、GraphRAG 等应用场景，给出按延迟、成本、访问模式选择引擎的决策模型，并列举 Adobe、BMW 等客户案例。
AI 问答
向量搜索支持哪些典型应用场景？
包括 RAG 知识库、语义搜索、混合搜索、GraphRAG、知识图谱，以及实时推荐、异常与欺诈检测、多模态内容发现等。
新工作负载默认推荐使用哪个 AWS 服务？
默认推荐 Amazon OpenSearch Service，因为它结合了词法、向量、混合和智能体搜索，适合需要平衡搜索、规模与智能体集成的多数新工作负载。
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