主要观点：AWS 在纽约市的最近 AWS 峰会上宣布了 Amazon S3 Vectors 的预览，称其为首个具有原生支持存储大型向量数据集的云对象存储，提供亚秒级查询性能且降低存储 AI 就绪数据的成本。
关键信息：

• S3 Vectors 引入向量桶概念，有专用 API 集，与现有 S3 标准桶和 S3 表不同。
• 可经济存储大量向量嵌入数据以支持生成式 AI 应用，创建向量桶后可组织向量数据并运行相似性搜索查询，每个向量桶可有多达 10,000 个向量索引，每个索引可容纳数千万向量。
• 能附加元数据作为键值对，默认所有元数据可过滤，向量索引支持多种类型。
• 作为独立解决方案适用于查询不频繁的工作负载，可与 Bedrock Knowledge Bases 和 OpenSearch 集成，通过集成可降低存储成本。
• AWS 发布 S3 Vectors Embed CLI 仓库用于处理向量嵌入，还有使用 Python SDK 的入门教程。
• 在 Reddit 上多数开发者赞赏新功能，Hacker News 上有不同看法。
• 另宣布 Amazon S3 Metadata 为桶中所有对象引入实时清单表。
  重要细节：
• 向量桶相关信息如创建后可进行的操作等。
• 与其他服务集成的方式及优势。
• S3 Vectors Embed CLI 的作用及相关教程。
• 不同平台上用户的反馈。
• Amazon S3 Metadata 新功能的具体内容。
• S3 Vectors 当前在部分地区处于预览状态，如北弗吉尼亚、俄亥俄和欧洲的法兰克福。