Mettre en place un stockage vectoriel hybride avec AWS S3 Vector Store

L’importance du stockage vectoriel AWS S3

• AWS S3 Vector Store est considéré comme un point de bascule pour les infrastructures IA à grande échelle.
• Une approche hybride est indispensable pour construire des applications GenAI évolutives et rentables.
• Cette technologie attire l’attention avec l’essor des bases de données vectorielles, porté par le Retrieval Augmented Generation (RAG), les copilotes IA et les plateformes de recherche générative.
• AWS S3 Vector Store ouvre la voie à une gestion plus efficace du stockage, de la requête et de la gestion.

Ascension des bases de données vectorielles

• Au cours de l’année écoulée, les bases de données vectorielles ont gagné en visibilité, portée par les progrès du RAG et des copilotes IA.
• Les problématiques de dette technique et de coût restent réelles, mais le potentiel des bases vectorielles est considérable.
• L’objectif de cette technologie est de stocker et gérer efficacement des milliards d’embeddings.
• AWS S3 Vector Store montre un potentiel de game changer.

Limites des bases de données vectorielles existantes

• Les bases vectorielles existantes (par ex. OpenSearch, Pinecone, pgvector) sont conçues avant tout pour la vitesse.
• Ces systèmes partent du principe d’un accès aux embeddings en millisecondes, et ils sont optimisés pour des travaux de recherche d’information haute performance.
• Toutefois, le coût et la patience des équipes d’exploitation peuvent atteindre leurs limites.
• La plupart des vecteurs sont classés en « long tail » et ne nécessitent pas de recherche en temps réel.

Fonctionnalités du stockage vectoriel Amazon S3

• AWS S3 Vector Store combine les travaux vectoriels avec les principes de base du stockage objet.
• Fonctionnalités principales :
  • Vector bucket : prend en charge des milliards d’index et élimine les soucis de sharding.
  • API : fournit des API pour le CRUD des embeddings et la recherche de similarité, avec filtrage hybride via les métadonnées.
  • Résilience, sécurité et efficacité des coûts de S3 : réutilise directement les avantages de S3.
• Son architecture serverless supprime le besoin d’ajuster les clusters.

Performance et réalité

• La latence « sub-second » d’Amazon S3 Vector Store est séduisante, mais côté expérience utilisateur, les 150 ms sont cruciales.
• AWS précise clairement que S3 Vectors cible un temps de réponse de 100 à 800 ms.
• Il convient à des scénarios comme la recherche par lots, la récupération d’archives et le renforcement en arrière-plan.
• En revanche, des systèmes comme OpenSearch sont adaptés à la recherche en temps réel avec des latences de 10 à 100 ms.

Modèle de tarification d’Amazon S3 Vector Store

• Le prix est l’une des raisons de l’intérêt suscité par Amazon S3 Vector Store.
• S3 Vectors est conçu pour séparer le stockage vectoriel des clusters de calcul intensif des bases de données vectorielles traditionnelles.
• Structure tarifaire :
  1. Coût PUT : le coût PUT par vector est de $0.20 per GB.
  2. Coût de stockage : S3 Vectors est facturé à $0.06 per GB per month.
  3. Coût de requête et d’usage de l’API : les requêtes GET et LIST sont à $0.055 per 1000 requests.
• Ce modèle tarifaire offre une efficacité de coût pour le traitement de données à grande échelle.

Impact économique et recommandations

• L’histoire économique de S3 Vectors est étroitement liée aux cas d’usage.
• Il promet jusqu’à 90 % d’économies pour le stockage froid, la conformité et les jeux de données de référence.
• En revanche, sur les hot paths ou les applications à très faible latence, les coûts peuvent fortement augmenter.
• L’approche hybride est indispensable, ce qui implique de prendre en compte à la fois le coût et la performance.

Nécessité d’une approche hybride

• Le RAG désigne un mélange de « search then generate », et cela s’applique de la même manière au stockage vectoriel.
• Les workloads IA modernes doivent concilier accès rapide et archive à coût réduit.
• S3 Vectors et OpenSearch ont chacun des atouts, mais ne répondent pas à tous les besoins seuls.
• L’hybridation est la seule méthode pour maintenir l’engagement utilisateur sans dépasser le budget.

Harmoniser les deux mondes

• Le modèle hybride exige à la fois discipline et architecture.
• Déplacement des vecteurs : il faut définir quand déplacer les vecteurs vers S3 et quand les réinjecter dans OpenSearch.
• Cohérence : lorsqu’on met à jour les métadonnées des vecteurs, il faut gérer la source de vérité.
• Orchestration des requêtes : pour offrir une recherche fluide, il faut répartir les requêtes entre les deux dépôts et agréger les résultats.

Décider quoi stocker où

• Fréquence d’accès : les vecteurs qui supportent l’interaction utilisateur doivent rester chauds ; sinon, ils doivent être déplacés vers S3.
• Tolérance de performance : les processus métiers ou l’analyse de fond sont plus favorables à S3.
• Coût de stockage : plus la quantité d’embeddings augmente, plus les coûts doivent être surveillés.
• Tiering dynamique : déplacer les vecteurs en analysant régulièrement les logs de requêtes et les statistiques d’utilisation.

Intégration avec les plateformes GenAI

• Dans les entreprises orientées AWS, S3 Vector Store est intégré à Amazon Bedrock Knowledge Bases.
• Il peut être utilisé comme backend pour des pipelines basés sur le RAG et comme mémoire des agents GenAI.
• OpenSearch joue un rôle complémentaire en fournissant un flux de données pour les index actifs.
• Une architecture harmonieuse entre les deux systèmes est scalable horizontalement et scalable verticalement.

Considérations pratiques et alertes

• Le coût et l’échelle de S3 Vector Store sont attractifs pour certains cas d’usage, mais une mauvaise utilisation peut détériorer l’expérience utilisateur.
• L’hybridation augmente la complexité et requiert observabilité, alerting et automatisation.
• En contrepartie, 90 % d’économies sur le stockage et la réduction des risques opérationnels constituent une récompense intéressante.
• L’opportunité incontournable réside dans la mise en place d’un basculement fluide entre les deux couches.

Construire un socle vectoriel pour l’avenir

• Amazon S3 Vector Store est un tournant important dans l’évolution des infrastructures IA à grande échelle.
• Les équipes techniques peuvent ouvrir de nouvelles pistes pour résoudre la croissance des données vectorielles.
• Mais de meilleurs outils ne suppriment pas la charge cognitive.
• Concevoir une architecture hybride implique de tenir compte autant du contexte métier que de la discipline d’ingénierie.