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矢量数据库用例
以下示例重点介绍了如何有效地使用不同的矢量数据库选项来增强知识管理、提高运营效率和提供更好的业务成果。这些用例说明了本指南前面讨论的矢量数据库解决方案的实际应用，并提供了对它们在现实世界中的性能和优势的见解。
使用 Amazon Kendra 进行知识管理
客户问题 — 日本最大的总承包商之一面临着经验人员减少的问题。公司需要一种方法来有效地将经验丰富的人员的知识和技能传授给年轻一代。他们需要一种解决方案来收集和传播复杂的建筑工程知识和过去的经验。
AWS 解决方案 — 为了解决这个问题，客户求助于了 Amazon Kendra，这是一款可以快速准确地处理其内部知识库并允许自然语言查询的人工智能解决方案。借助 Amazon Kendra，员工现在可以更快地找到所需的信息，从而提高工作效率，促进经验丰富的员工向年轻员工传授知识。
影响力 — 通过实施由Amazon Kendra提供支持的生成式人工智能聊天机器人，该公司创建了一个统一的知识平台。聊天机器人允许员工快速访问建筑工程方面的技术知识和过去的经验。该解决方案显著提高了组织内部知识转移和决策流程的效率，有助于确保宝贵的专业知识得到保留并便于所有员工使用。此解决方案的成本可能会有所不同，具体取决于您的使用情况和配置。有关详细的成本估算，请参阅AWS 定价计算器
有关其他客户使用案例的信息，请参阅 Amazon Kendra
使用 OpenSearch 无服务器进行实时分析
客户问题 — 一家领先的金融服务提供商面临着管理庞大的数据生态系统的挑战。它每年处理3亿份授权和900亿笔交易，累积的数据约为1.1 PB (PB)。现有系统为 300,000 名需要访问 6,000 多份报告的用户提供服务，需要进行现代化改造，以提供全球一致性并实现实时决策。
AWS 解决方案 — 解决方案架构使用 Amazon Bedrock 提供的基础模型（包括 Anthropic、Sonnet 3、Sonnet 3.5 和 Haiku）进行自然语言处理。客户之所以选择 OpenSearch Serverless 作为矢量数据库，是因为它具有卓越的可扩展性和高效处理海量数据的能力。这种架构实现了复杂查询的无缝处理和动态报告的生成。
影响 — 该实施无需手动生成 100 多个商业智能仪表板，从而将工作效率提高了 50%。用户现在可以通过自然语言查询生成报告，响应时间在 20-40 秒之间。此解决方案的成本可能会有所不同，具体取决于您的使用情况和配置。有关详细的成本估算，请参阅AWS 定价计算器
