AWS가 에이전틱 AI의 검색·검색증강생성(RAG) 기반이 되는 벡터 검색을 기존 데이터 저장소에 그대로 추가하는 전략을 제시했다. 신규 워크로드는 지연시간·비용·접근 패턴에 따라 오픈서치, S3 벡터스, 다이나모DB, 일래스티캐시, 뉴럴, 오로라 포스트그레SQL 등 6개 서비스 중 하나를 선택하도록 하는 의사결정 모델을 제공한다. 예를 들어 S3 벡터스는 기존 벡터 DB 대비 비용을 최대 90% 절감하고, 다이나모DB는 한 자릿수 밀리초 지연시간에 조 단위 벡터를 지원한다. 어도비, BMW, 글로벌란트 등이 이미 각 서비스를 활용해 대규모 AI 에이전트 검색 시스템을 구축한 사례로 소개됐다.

• •AWS, 새 벡터DB 도입 대신 기존 데이터 저장소에 벡터 검색 추가하는 원칙 제시
• •오픈서치·S3벡터스·다이나모DB·일래스티캐시·뉴럴·오로라 등 6개 서비스 의사결정모델 공개
• •S3 벡터스, 기존 벡터DB 대비 비용 최대 90% 절감, 벡터당 검색결과 1만개까지 확대
• •다이나모DB 벡터검색은 한 자릿수 밀리초 지연시간에 조 단위 규모 지원
• •어도비 아크로벳 AI어시스턴트, BMW 20페타바이트 검색 등 실제 도입 사례 소개