Роль в поисковой архитектуре
быстрый запуск управляемого vector search без собственной инфраструктуры
Сильные стороны
autoscaling, интеграция с облаком и сокращение операционной нагрузки
| Категория | Облачные платформы |
|---|---|
| Тип | managed vector search |
| Вендор / сообщество | AWS |
| Лицензия | commercial cloud |
| Развёртывание | self-hosted / managed cloud / library — зависит от продукта |
| Надёжность | Надёжность оценивается на concurrent search и ingestion, фильтрах, отказах узлов, reindex, backup/restore и consistency обновлений. |
| Эксплуатация | Для production нужны golden set, метрики latency и recall, контроль версии embeddings, capacity plan, алерты, резервирование и проверенная миграция. |
Типовые сценарии
быстрый запуск управляемого vector search без собственной инфраструктуры; облачные платформы; задачи managed vector search, semantic search, similarity matching и retrieval.
Ограничения
стоимость, переносимость данных и ограничения сервиса проверяются заранее
Проверка перед production
- Сверьте текущую лицензию, API и ограничения версии.
- Соберите domain golden set и exact ground truth.
- Проверьте search, filters, concurrent upsert, update и delete.
- Измерьте Recall@K, nDCG, P95/P99, QPS, RAM и disk.
- Разыграйте reindex, backup/restore, migration и rollback.
Официальный источник: docs.aws.amazon.com ↗