Amazon Aurora Optimized Reads 和 pgvector 如何協助你優化生成式 AI 應用程式效能

生成式 AI 應用程式正在重塑企業處理非結構化資料的方式。無論是文字、影像還是影音，生成式 AI 都能夠將這些資訊轉換成向量形式，捕捉其內在意義與上下文，進而實現高效的相似性比對與搜尋。而 Amazon Aurora PostgreSQL- 相容版本搭配 pgvector 擴充功能，正是實現此一願景的絕佳利器。然而，隨著向量工作負載規模的不斷擴大，效能瓶頸亦逐漸浮現。Amazon Aurora Optimized Reads 的推出，為生成式 AI 應用程式注入全新動能，讓 pgvector 在向量相似性搜尋的效能大幅提升，開啟生成式 AI 在企業應用的嶄新紀元。

生成式 AI 應用程式的核心在於大量文句預訓練產生的大語言模型，而其中對於文句的處理便需要向量嵌入模型，將這些文句轉變成向量資料做輸入。這些模型能夠將非結構化資料轉換成高維度向量，以數值形式表徵其內在意義。然而，這些高維度向量往往佔用龐大的記憶體空間，一旦超出資料庫執行個體的記憶體容量，就必須從磁碟系統讀取資料，從而導致效能嚴重下降。

舉例來說，Amazon Titan Embeddings G1 - Text 嵌入模型所產生的向量維度高達 1536 byte，每個向量約佔 6 KB 空間。若要對 10 億個這樣的向量進行相似性搜尋，將需要將 5.7 TB 的資料載入記憶體，對於大多數資料庫執行個體而言，這顯然是無法負荷的工作負載。

傳統的資料庫系統無法有效處理如此大規模的向量相似性搜尋需求，因此企業在建置生成式 AI 應用程式時，往往受到效能瓶頸的限制。

Amazon Aurora Optimized Reads 正是解決這一痛點的新功能，透過利用本地 NVMe 快取，大幅減少對網路儲存的存取，提升向量查詢效能。當搭配 pgvector 的 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 索引使用時，Optimized Reads 展現出驚人的效能優勢。

在 10 億向量的基準測試中，使用 Optimized Reads 的執行個體平均提供 4.1 - 9.3 倍的每秒查詢數 (QPS) 改善，相較於傳統 IVFFlat 索引，HNSW 索引的 QPS 甚至可達 20 倍之高。此外，每個查詢的成本比標準執行個體低 75 - 80%，顯示出 Optimized Reads 不僅提升效能，更能為企業節省龐大成本。

Optimized Reads 的優勢不僅止於效能提升，更為企業帶來靈活調整效能與成本的能力。由於 Optimized Reads 執行個體能夠在相同規格下大幅提升向量工作負載效能，因此企業可以先在現有資源上擴展工作負載，待需求增長時再考慮升級執行個體，避免過度投資。

此外，Optimized Reads 提供更優化的價格/效能比，讓生成式 AI 應用程式更具經濟效益。在上述基準測試中，使用 Optimized Reads 的執行個體每百萬查詢成本僅為標準執行個體的 20 - 25%，顯示出其卓越的成本效益。

隨著生成式 AI 應用程式在企業中的普及，如何有效處理大規模向量工作負載將是關鍵所在。Amazon Aurora Optimized Reads 與 pgvector 的強強聯手，為企業提供了高效能、經濟實惠的解決方案，助力生成式 AI 在各行各業中發揮最大潛能。

無論是電商產品目錄搜尋、知識庫增強生成 (RAG) 還是其他創新應用，Optimized Reads 都能為企業帶來卓越的向量相似性搜尋效能，讓生成式 AI 的無限可能徹底釋放。

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