다음 단계 및 리소스

이 가이드를 검토한 후 다음 작업을 고려하여 이해에서 구현으로 이동합니다.

현재 요구 사항을 평가합니다.
- 기존 데이터베이스 인프라 및 전문 지식을 평가합니다.
- 특정 벡터 검색 요구 사항을 문서화합니다.
- 성능, 규모 조정 및 비용 목표를 정의합니다.
다음 옵션 중 하나를 선택하여 벡터 데이터베이스 옵션을 테스트합니다.
- 옵션 1: 선호하는 벡터 데이터베이스 솔루션을 사용하여 개념 증명을 설정합니다.
- 옵션 2: Amazon Bedrock 지식 기반에서 샘플 데이터 세트를 실험합니다. Amazon Bedrock 지식 기반에 대한 빠른 생성 환경을 사용해 보세요. 예제는 Aurora 설명서의 Amazon Bedrock용 Aurora PostgreSQL 지식 기반 빠른 생성을 참조하세요.
추가 리소스를 검토합니다.
전문가의 도움을 받으세요.
- 구현 지침은 AWS 계정 팀 또는 AWS 솔루션 아키텍트에 문의하십시오.
- 벡터 데이터베이스를 전문으로 하는 AWS 파트너와 협력합니다.
프로덕션 배포를 계획합니다.
- 기존 데이터베이스에서 이동하는 경우 마이그레이션 전략을 생성합니다.
- 선택한 솔루션에 대한 조정 계획을 수립합니다.
- 모니터링 및 유지 관리 절차를 설계합니다.

리소스

다음 리소스는 벡터 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

벡터 데이터베이스 사용 사례

문서 기록