概要
https://zenn.dev/tosuri13/articles/c7ac9477d28c19
詳細内容
## Amazon S3 Vectorsで激安RAGシステムを構築する
https://zenn.dev/tosuri13/articles/c7ac9477d28c19
AWSが提供する新機能S3 Vectorsを活用し、低コストで効率的なRAG（Retrieval Augmented Generation）システムを構築する方法を解説します。
[[RAG, Amazon S3 Vectors, AWS Lambda, コスト最適化, AIエージェント]]
本記事は、AWSのプレビュー機能であるAmazon S3 Vectorsを用いて、いかに安価にRAGシステムを構築できるかを具体的に示しています。これまで高価だったKendraやOpenSearch Serviceに代わり、S3 VectorsがAIエージェントやセマンティック検索に特化した、コスト効率の良いベクトルストレージを提供することが強調されています。記事では、S3 Vectorsのセットアップから、AWS SDK for Pythonを使ったベクトルの追加とクエリ、さらにはAWS LambdaとAPI Gatewayを用いたサーバーレスRAGシステムのデプロイまで、実践的な手順が詳細に説明されており、サンプルリポジトリも提供されています。これにより、開発者は手軽にRAGシステムを導入し、AIアプリケーションの性能向上とコスト削減を両立できる可能性が示唆されています。
**編集者ノート**: AIを活用したアプリケーション開発において、RAGは非常に重要なアーキテクチャパターンとなっています。特に、大規模な言語モデルの利用コストが課題となる中で、S3 Vectorsのような低コストでスケーラブルなベクトルストアの登場は、開発ワークフローに大きな変革をもたらすでしょう。これにより、これまでコスト面で躊躇していた企業でも、より手軽にRAGシステムを導入し、AIエージェントやセマンティック検索機能を自社サービスに組み込むことが可能になります。今後は、S3 Vectorsを基盤とした、さらに多様なAIアプリケーションが生まれると予測します。