让智能体 AI 在数据原地运行

向量是 AI 理解世界的语言。通过将文本、图像、音频、视频等不同类型的数据映射为高维向量，应用程序能够在统一的数学空间中比较语义相似度，从而实现跨模态的智能检索。对于智能体 AI 而言，这一能力尤为关键——智能体需要在多步骤工作流中快速、准确地获取组织内部知识，才能做出有依据的推理和行动，而不是依赖模型的参数记忆产生幻觉。

AWS 的核心设计原则是「向量跟随数据」。如果企业数据已经存储在某个 AWS 服务中，就直接在该服务上启用向量搜索，而不是将数据复制到新的专用向量数据库。这一原则带来三重收益：消除跨服务数据同步的延迟与复杂性；复用已经过生产验证的可扩展性和可用性保障；降低学习新 API 和 SDK 的成本，同时节省重复建设的资金投入。

在具体服务层面，AWS 提供六大向量解决方案，分别针对不同的数据存储场景。Amazon OpenSearch Service 适合需要混合搜索与高吞吐量的新工作负载；Amazon Aurora PostgreSQL 面向关系型数据库场景；Amazon DynamoDB 支持低延迟键值访问模式下的向量检索；Amazon ElastiCache for Valkey 专为毫秒级实时推荐设计；Amazon Neptune 则将向量搜索与知识图谱结合，支持 GraphRAG 等需要多跳推理的企业场景；Amazon S3 则为对象存储中的非结构化数据提供向量检索能力。

对于没有现有数据存储的全新工作负载，AWS 提供了一套决策模型，以延迟敏感度、数据规模、每秒查询量和混合搜索需求为主要维度进行引擎选型。在大多数情况下，Amazon OpenSearch Service 是推荐的默认选项，因为新工作负载往往同时需要搜索灵活性、规模扩展能力和智能体 AI 集成，而 OpenSearch Service 在这三个维度上均表现均衡，覆盖从简单 RAG 应用到复杂多信号检索的广泛场景。

Amazon OpenSearch Service 在技术层面持续演进。GPU 加速索引能力可将大规模数据集的索引速度提升最高 10 倍，同时将成本降低至原来的四分之一。ML 驱动的自动优化功能可自动选择最优配置，免去人工调参负担。UltraWarm 和 Writable Warm 存储层则为访问频率较低的数据提供低成本存储选项。目前该服务月活跃客户超过 10 万，每月处理请求量超过 10 万亿次，已在生产环境中得到大规模验证。

从应用场景来看，AWS 向量方案覆盖了当前智能体 AI 落地的主流需求：RAG 知识库通过运行时检索可信数据来减少大模型幻觉；语义搜索基于意图而非关键词匹配来发现相关内容；实时推荐系统通过向量相似度为用户匹配个性化内容；异常检测和欺诈识别则在高维数据中发现异常模式。多模态内容发现支持用单一查询跨越文本、图像、音频和视频进行检索，为媒体、安全和企业知识管理等行业提供统一的智能检索入口。

要点

• AWS 将向量搜索直接集成到六大现有数据服务，企业无需迁移数据即可为智能体 AI 添加语义检索能力。
• 核心设计原则是向量跟随数据而非数据跟随向量，避免跨服务数据同步带来的延迟、复杂性和额外成本。
• Amazon OpenSearch Service 被定位为新工作负载的默认向量引擎，支持词法、向量与混合搜索的统一系统，月处理请求量超 10 万亿次。
• AWS 提供以延迟、成本和访问模式为核心维度的决策框架，帮助开发者在六大向量方案中快速完成选型。
• 向量技术支撑的主流 AI 场景包括 RAG 知识库、语义搜索、GraphRAG、实时推荐、异常检测和多模态内容发现。