Amazon Bedrock Knowledge Bases: como escolher o armazenamento vetorial

A seleção do armazenamento vetorial é um aspecto crucial para a construção de soluções de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) utilizando o Amazon Bedrock Knowledge Bases. Essa escolha pode influenciar tanto o desempenho quanto os custos da aplicação. O Amazon Bedrock oferece duas opções: uma gerenciada pela própria Amazon e outra em que o cliente pode escolher seu próprio armazenamento vetorial.

O artigo da AWS analisa três opções de backends suportados para a abordagem gerenciada pelo cliente: Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL com pgvector e Amazon S3 Vectors, que é uma funcionalidade do Amazon Simple Storage Service (S3). A comparação é feita em três casos de uso distintos de RAG, apresentando benchmarks e um framework prático para ajudar na seleção.

As arquiteturas RAG combinam as capacidades de grandes modelos de linguagem (LLMs) com sistemas de recuperação de informações, permitindo gerar respostas mais precisas, atualizadas e contextualmente relevantes. O processo envolve a conversão de texto em vetores, que representam o significado do conteúdo. A busca realizada em vetores é mais eficaz em capturar similaridades semânticas do que a busca por palavras-chave.

Quando um usuário faz uma consulta, essa é convertida em um vetor utilizando um modelo de embedding. O banco de dados vetorial, onde o conteúdo dos documentos foi previamente processado e armazenado como embeddings, realiza uma busca de similaridade para encontrar os trechos mais relevantes em relação à consulta. Essa abordagem tende a melhorar a precisão das respostas geradas em aplicações de IA generativa.