# ベクトル
<a name="s3-vectors-vectors"></a>

各ベクトルは、ベクトルインデックス内の各ベクトルを一意に識別するキーで構成されます。さらに、メタデータ (年、作成者、ジャンル、場所など) をキー値のペアとして各ベクトルにアタッチできます。

ベクトルデータオペレーションには、ベクトルの挿入、一覧表示、クエリ、削除が含まれます。非構造化データの新しいベクトル埋め込みを生成するには、Amazon Bedrock の [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) API オペレーションを使用して、使用する埋め込みモデルのモデル ID を指定できます。さらに、オープンソースの Amazon S3 Vectors Embed CLI ツールを使用すると、埋め込みを生成し、コマンドラインからセマンティック検索を簡単に実行できます。Amazon Bedrock 基盤モデルによるベクトル埋め込みの生成と S3 ベクトルインデックス内のセマンティック検索操作の両方を自動化するこのオープンソースツールの詳細については、「[`s3vectors-embed-cli` を使用したベクトル埋め込みの作成とセマンティック検索の実行](s3-vectors-cli.md)」を参照してください。

## ベクトルの概念
<a name="s3-vectors-concepts"></a>

**ベクトルキー**: 各ベクトルは、インデックス内の一意のベクトルキーによって識別されます。ベクトルキーの長さは最大 1,024 文字で、ベクトルインデックス内で一意である必要があります。キーでは大文字と小文字が区別され、任意の UTF-8 文字を含めることができます。

**ベクトルディメンション**: ディメンションはベクトルの値の数です。ディメンションが大きいほど、より多くのストレージ領域が必要になります。インデックス内のすべてのベクトルは、インデックスの作成時に指定される同じ数のディメンションを持つ必要があります。ディメンションは 1～4096 の整数である必要があります。

**メタデータ**: ベクトルにメタデータをキーと値のペアとしてアタッチして、追加のコンテキストを提供し、クエリ中のフィルタリングを有効にすることができます。メタデータには、フィルタリング可能なメタデータキーとフィルタリング不可能なメタデータキーの両方が含まれます。フィルタリング可能なメタデータは、クエリのフィルタリングに使用されます。フィルタリング不可能なメタデータキーは、ベクトルインデックスの作成時に指定され、追加のコンテキストを提供しますが、フィルタリングには使用できません。メタデータは、文字列、数値、およびブール型をサポートしています。フィルタリング可能なメタデータとフィルタリング不可能なメタデータの詳細については、「[メタデータフィルタリング](s3-vectors-metadata-filtering.md)」を参照してください。ベクトルあたりのサイズ制限やベクトルあたりの最大メタデータキーなどのメタデータ制限の詳細については、「[制限と制約](s3-vectors-limitations.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [ベクトルの概念](#s3-vectors-concepts)
+ [ベクトルインデックスへのベクトルの挿入](s3-vectors-index-create.md)
+ [ベクトルの一覧表示](s3-vectors-list.md)
+ [ベクトルのクエリ](s3-vectors-query.md)
+ [ベクトルインデックスからベクトルを削除する](s3-vectors-delete.md)
+ [メタデータフィルタリング](s3-vectors-metadata-filtering.md)