Bulut Bilişim ve Veri Merkezleri

Amazon DynamoDB ayrı bir veritabanı olmadan anlık vektör araması ekliyor

AWS, Amazon DynamoDB içinde yerel vektör aramasının genel kullanıma sunulduğunu duyurdu. Özellik, tek haneli milisaniye cinsinden gecikme süresi, %99’un üzerinde geri çağırma oranı ve sunucu ya da ek altyapı yönetimi olmadan trilyonlarca vektöre kadar ölçeklenme desteği sağlıyor.

2026-08-05
3 dk okuma
184 görüntülenme
certi.news Editorial Team
Amazon DynamoDB ayrı bir veritabanı olmadan anlık vektör araması ekliyor

AWS, 5 Ağustos 2026’da Amazon DynamoDB içinde vektör arama özelliğinin genel kullanıma sunulduğunu duyurdu. Bu özellik, vektör yerleştirmelerinin operasyonel verilerin yanında depolanmasına ve benzerlik aramalarının veriler ayrı bir vektör veritabanına kopyalanmadan doğrudan tablo içinde gerçekleştirilmesine olanak tanıyor.

Özellik, tek haneli milisaniye cinsinden yanıt süresi ve %99’un üzerinde geri çağırma oranı sunuyor ve trilyonlarca vektör de dahil olmak üzere her boyuta ölçeklenecek şekilde tasarlandı. Ayrıca DynamoDB’nin sunucusuz altyapısına dayanıyor; bu nedenle kullanıcıların sunucu tedarik etmesi, sunuculara yama uygulaması ya da yazılım yükleyip yönetmesi gerekmiyor. AWS’ye göre hizmet sürüm veya bakım pencereleri gerektirmiyor ve kesintisiz bakım sağlıyor.

Yapay zekâ uygulamalarının mimari karmaşıklığını azaltma

DynamoDB kullanan bir uygulamaya vektör araması eklemek genellikle verilerin özel bir vektör deposuna kopyalanmasını ve ardından iki hizmeti senkronize edecek bir veri hattı oluşturulmasını gerektiriyordu. AWS’ye göre bu yaklaşım, operasyonel yüklerin yanı sıra veri aktarımı ve lisanslama maliyetleri ekliyor; ayrıca ölçeklenirken düşük ve öngörülebilir bir yanıt süresini koruma zorluğu yaratıyordu.

Vektör aramasının DynamoDB’ye entegre edilmesiyle operasyonel veriler ve yerleştirmeler aynı sunucusuz altyapıyı ve istek başına ödeme esaslı fiyatlandırma modelini paylaşabiliyor. Vektör dizinleri sınırsız depolama kapasitesi sunuyor ve veri büyüdükçe yatay olarak ölçekleniyor.

Özellik; aracı belleği uygulamalarını, üretim artırımlı erişimi, öneri motorlarını, kişiselleştirme deneyimlerini, anomali tespitini ve anlamsal erişim gerektiren diğer kullanım alanlarını hedefliyor.

Vektör araması nasıl çalışır?

Özellik, vektör yerleştirmelerini depolayan öznitelik üzerinde yeni bir dizin türü oluşturuyor. Bu yerleştirmeler, Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Cohere Embed veya metin yerleştirmeye yönelik OpenAI modelleri gibi kullanıcının seçtiği bir modelle oluşturulabiliyor ve standart PutItem çağrısı aracılığıyla DynamoDB’de ondalık sayı listesi olarak depolanabiliyor.

Ardından kullanıcı, boyut sayısını, mesafe işlevini ve arama sırasında sonuçları filtrelemek için kullanılabilecek vektör olmayan öznitelikleri belirterek bir vektör dizini oluşturuyor. SearchVectors arayüzü, sorgu vektörünü ve en fazla 100 sonuç olmak üzere istenen sonuç sayısını, ayrıca isteğe bağlı filtreleme koşullarını alıyor ve sonuçları benzerliğe göre sıralanmış olarak döndürüyor.

Özellik 4096’ya kadar boyutu, Öklid, Cosine ve Dot product mesafe işlevlerini ve yerleşik filtrelemeyi destekliyor. AWS, en iyi doğruluğu elde etmek için mesafe işlevinin yerleştirme modelinin eğitimi sırasında kullanılan işlevle uyumlu hale getirilmesini öneriyor.

Spor ürünleri mağazası örneği

AWS kılavuzu, mevcut bir ürün kataloğu tablosuna vektör aramasının eklenmesini açıklıyor. Örnekte ürün açıklamalarının yerleştirmeleri, DynamoDB’de bulunan List türü kullanılarak descriptionEmbedding adlı yeni bir öznitelikte depolanıyor; yeni bir veri türüne veya şemada değişikliğe gerek duyulmuyor.

ProductDescriptionIndex adlı bir dizin oluşturulduktan sonra marketplace, vektörleri bölümlere dağıtmak ve aramayı belirli bir pazarla sınırlamak için bölüm anahtarı olarak kullanılabiliyor; category de filtre özniteliği olarak eklenebiliyor. Filtreleme koşulları yalnızca tam eşleşmeyi destekliyor; BETWEEN veya BEGINS_WITH gibi aralık koşullarını desteklemiyor.

«Yaz için hafif koşu ayakkabıları» gibi doğal bir ifade aranırken kullanıcı, aynı modelle bir sorgu vektörü oluşturuyor; ardından dizini, sonuç sayısını, US gibi pazar değerini ve istenen kategoriyi belirliyor. DynamoDB, ad ve fiyat gibi operasyonel öznitelikleriyle birlikte en çok benzeyen beş ürünü aynı yanıtta döndürüyor. Cosine ve Euclidean işlevlerinde daha düşük değerler daha yüksek benzerliğe işaret ederken Dot product kullanıldığında daha yüksek değerler daha yüksek benzerliğe işaret ediyor.

Kullanılabilirlik

DynamoDB’de vektör araması, AWS GovCloud (US) bölgeleri de dahil olmak üzere tüm ticari AWS bölgelerinde genel kullanıma sunuldu. AWS, bölgesel kullanılabilirlik ve gelecekteki yol haritası hakkında bilgi edinmek için AWS bölgelere göre yetenekler sayfasına, maliyet ayrıntıları için ise Amazon DynamoDB fiyatlandırma sayfasına yönlendiriyor.

Haber kaynağı
c
Yazar

certi.news Editorial Team

Bilmeniz gerekenler

AWS, Amazon DynamoDB içinde yerel vektör aramasının genel kullanıma sunulduğunu duyurdu. Bu özellik, ayrı bir vektör veritabanı olmadan gömmelerin ve operasyonel verilerin depolanmasına ve benzerlik aramasının aynı tablo içinde yapılmasına olanak tanıyor. AWS'ye göre özellik, trilyonlarca vektöre ölçeklenmeyi, tek haneli milisaniye cinsinden yanıt sürelerini destekliyor ve tüm ticari AWS Bölgeleri ile AWS GovCloud (US) Bölgelerinde kullanılabiliyor.

  • DynamoDB içindeki vektör araması, gömmelerin operasyonel verilerin yanında depolanmasına ve benzerlik aramasının doğrudan aynı tablo içinde yapılmasına olanak tanır.
  • AWS, özelliğin tek haneli milisaniye cinsinden yanıt süresi ve %99'un üzerinde çağrı başarı oranı sağladığını, trilyonlarca vektöre kadar ölçeklenebildiğini belirtiyor.
  • Kullanıcıların sunucuları yönetmesine veya yamalamasına ya da yazılım yüklemesine gerek yoktur; özellik DynamoDB'nin sunucusuz mimarisine dayanır.
  • Özellik 4096'ya kadar boyutu, Öklid, Cosine ve Dot product mesafe işlevlerini ve yerleşik filtrelemeyi destekler.
  • Gömmeler Amazon Bedrock Titan Text Embeddings, Cohere Embed veya metin gömme için OpenAI modelleri gibi modeller kullanılarak oluşturulabilir.
  • Özellik; aracı belleği, retrieval-augmented generation, öneriler, kişiselleştirme ve anomali tespiti uygulamalarını hedefler.

SSS

DynamoDB'deki vektör araması ayrı bir vektör veritabanı gerektirir mi?

Hayır. Özellik, gömmelerin ve operasyonel verilerin depolanmasına ve benzerlik aramasının aynı DynamoDB tablosu içinde yapılmasına olanak tanır.

SearchVectors API'sinin döndürdüğü sonuç sayısı için üst sınır nedir?

API en fazla 100 sonuç döndürebilir.

Özellik hangi vektör boyutlarını destekler?

Özellik, 4096'ya kadar boyuta sahip vektörleri destekler.

Özellik nerelerde kullanılabilir?

Özellik, tüm ticari AWS Bölgeleri ile AWS GovCloud (US) Bölgelerinde genel kullanıma sunulmuştur. Bölgesel kullanılabilirliği doğrulamak için AWS'nin bölgelere göre yetenekler sayfasına başvurulabilir.

Aynı kategoride

Bunlar da ilginizi çekebilir

Tüm haberleri gör