Amazon S3 Vectors とは
Amazon S3 Vectors はセマンティック検索や AI アプリケーション向けに、コスト効率の優れた専用ベクターストレージを提供します。
メリット
- コストを最大 90% 削減
- S3 ベースの高い弾力性・拡張性・耐久性
制約
もちろん制限事項はありますので、随時ドキュメントを確認した方が良さそうです。
Amazon S3 Vectors × Amazon Bedrock ナレッジベースで試す
ベクトルデータベースといったら昨今では、Amazon Bedrock ナレッジベースですよねといったことで試してみます。
Amazon Bedrock ナレッジベースの作成
作成は Amazon Bedrock ナレッジベースのベクトルデータベースの選択で、Amazon S3 Vectors を選択するだけです。
Amazon S3 ベクトルバケットとベクトルインデックス
Amazon S3 ベクトルバケットとベクトルインデックスが作成されていることが確認できます。
動作確認
今回はデータソースについこないだ発表された GPT-5 の記事を置いて同期し置いてあります。
では、GPT-5 について質問していきます。
所管
正直、良さそうかは色んな分野で試してみないと何とも言えないところです。
ただし、ナレッジベースを試すといったものであればコストは大幅に削減できるので、ちょっとした開発などの用途でまずはお試しいただけるのではないでしょうか。
Amazon S3 ベクトルバケットとベクトルインデックスの削除
AWS コンソールから削除できないようですので、AWS CLI で削除を行いました。
aws s3vectors delete-index \
--vector-bucket-name leomarokun-s3-vectot-bucket \
--index-name bedrock-knowledge-base-default-index \
--region us-west-2
aws s3vectors delete-vector-bucket \
--vector-bucket-name leomarokun-s3-vectot-bucket \
--region us-west-2
GA とともにスケール向上（2025 年 12 月 2 日 AWS re:Invent 2025）
Amazon S3 Vectors が、AWS Reinvent 2025 と同時に、GA したので、主なアップデートポイントを追記しました。
- ポイント 1. スケールが大幅に向上
1 つのインデックスに最大 20 億ベクトルまで保存可能（プレビュー時の 50 百万から 40 倍増）
- ポイント 2. パフォーマンスが改善
頻繁なクエリで約 100 ミリ秒以下のレイテンシを実現
- 3. リージョン拡大
5 リージョン → 14 リージョンに拡大（東京含む）