「Amazon Bedrock」、自前運用の検索基盤3種を比較 S3活用で保管費用を最大90%削減
- 「Amazon Bedrock」の知識ベースで、自前管理できる3つの検索先が整理されました。
- 「Amazon S3 Vectors」を使えば、保管費用を最大90%削減できます。
- 自社のデータを使い、独自にAI検索の費用や速度を調整したい企業が対象です。
AWSが「Amazon Bedrock」の自前検索基盤について解説を公開しました。利用者が自ら管理する構成向けに、3種類の接続先を比較しています。
高速な検索には「Amazon OpenSearch Service」が向きます。ミリ秒単位の応答が可能で、商品の絞り込み検索にも対応します。既存のデータベースと合わせるなら「Amazon Aurora」を選べます。最大2,000次元までのベクトル（意味を表す数値列）を扱えます。
費用の削減を狙う場合は「Amazon S3 Vectors」が有力です。1秒未満で類似情報を探しながら、保管費用を最大90%削減できます。
利用者は自社の用途に合わせて、速度重視か費用重視かを選べます。商品検索や社内文書の探索など、目的に適した構成を柔軟に組めます。
ひらたく言うと、AIが社内資料を探すための「保管庫」を用途に合わせて3種類から選べる案内です。たとえるなら、速さ重視の高級金庫か、何でも入る万能棚か、格安の大型倉庫かを選ぶような話です。
超特急の検索が必要なら専用の高速システム、費用を抑えたいなら最大90%安くなるS3と、予算や目的に応じて使い分けられます。
最大90%の保管料削減という数字には、筆者もかなり驚きました。AIの検索基盤は維持費がかさみがちなだけに、この差は大きいです。自前で構築するとなると運用の手間に目が行きがちですが、費用をここまで抑えられる選択肢があるのは強みです。
用途に応じた使い分け。ただ、ミリ秒単位の速さが求められる商品検索ならOpenSearch一択ですが、月に数回の社内文書を探す程度ならS3で十分だと考えます。データベースの知識がある技術者が社内にいる企業なら、Auroraを選ぶのも自然な判断です。
社内データのAI検索を構築している人は、速度や予算の優先度に応じて最適な保管先を選べるようになります。
