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該服務于今年七月曾開放預覽。根據 AWS 披露，預覽期間用戶已創建超過 25 萬個向量索引，并累計處理逾 400 億條向量。預覽階段單索引上限為 5000 萬條向量，而AWS首席開發者 Sebastian Stromacq 表示：

“

現在單索引可支持高達 20 億條向量的存儲與檢索……用戶可將全部向量數據集整合至單一索引，無需再通過分片或復雜的聯合查詢邏輯管理多個小型索引。

此外，該服務提升了查詢性能：低頻查詢可在 1 秒內返回結果，高頻查詢延遲則控制在100毫秒以內，這對對話式 AI 等交互應用尤為有利。

官方數據顯示，單次查詢最多可獲取 100 條結果，增強了檢索增強生成（RAG）應用的上下文質量。寫入性能方面，單向量更新最高支持每秒 1000 次 PUT 操作，支持小批量高吞吐寫入，并能實時檢索來自多并發源的新數據。

儲存優先，節省成本

AWS 同時宣布兩項關鍵集成結束預覽、全面開放：用戶可將 S3 Vectors 用作 Amazon Bedrock 知識庫的向量存儲引擎；其與 Amazon OpenSearch 的集成也已正式上線，用戶可在使用 OpenSearch 進行搜索分析的同時，將 S3 Vectors 作為底層向量存儲層。

開發者 Jalaj Nautiyal 在 LinkedIn 發文評價：S3 Vectors 將向量搜索從“計算優先”模式轉變為“存儲優先”方案。這一“無服務器”轉型意味著用戶不再需要管理集群、容器或分片，可像處理普通S3對象一樣管理向量，輕松實現數十億向量的存儲。

成本方面，預計可將總擁有成本降低高達 90%，僅需支付 S3 存儲費用（成本較低）與查詢費用，無需承擔閑置計算資源開銷。

他進一步指出，對于 80% 的內部 RAG 應用與自主智能體場景，或許無需追求頂級配置的向量數據庫。一個可靠且容量無限的“后備箱”已足夠——S3正成為這樣的存在。

目前S3 Vectors已在14個AWS區域上線（預覽階段為5個）。服務定價基于三個維度計算：

1. 上傳定價：按用戶上傳向量的邏輯GB量計費（每向量包含邏輯向量數據、元數據及鍵值）

2. 存儲成本：取決于各索引邏輯存儲總量

3. 查詢費用：包含每次API調用費用，以及按索引規模（不含不可過濾元數據）折算的每TB數據查詢費

生態集成

作為 AWS 數據生態的核心，它與 Amazon Bedrock 知識庫、Amazon OpenSearch 服務均實現了原生集成。這意味著用戶可以在構建 RAG 應用時，直接從托管的向量存儲中受益。

在 Amazon Bedrock 中創建知識庫時，可以選擇 S3 Vectors 作為向量存儲。此集成有四大優點：

1. 對于使用大型向量數據集的 RAG 應用程序，可節省成本

2. 與 Amazon Bedrock 的完全托管式 RAG 工作流程無縫集成

3. 由 Amazon Bedrock 服務處理的自動向量管理

4. 知識庫檢索操作的查詢延遲為亞秒級

Amazon Bedrock 知識庫提供了完全托管式的端到端 RAG 工作流程。使用 S3 Vectors 創建知識庫時，Amazon Bedrock 自動從 S3 數據來源獲取數據，將內容轉換為文本塊，生成嵌入，并將其存儲在向量索引中。然后，可以查詢知識庫，并根據從源數據中檢索的分塊生成響應。

參考資料：

https://docs.amazonaws.cn/zh_cn/AmazonS3/latest/userguide/s3-vectors-bedrock-kb.html

https://www.infoq.cn/article/xb5VDXD96B8sdi8dcqp0