在生成式 AI 的快速演进中，企业正在以越来越快的速度将自身数据资产转化为真正可用的“智能”。无论是知识库问答系统、智能客服、企业内部搜索引擎，还是各类行业专属智能体（AI Agent），都在依赖一个共同的技术基座——向量数据库（Vector Database）。
向量数据库负责存储、检索 Embedding（向量化后的语义数据），让系统不仅能“按字面匹配”，还能“按意义理解”。这一能力使得 AI 能够跨越关键词检索的局限，实现真正的语义搜索、上下文关联和智能推荐。
AWS 作为全球领先的云平台，已经构建了完整的 Vector Database 生态，包括 Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL（pgvector）、Amazon DynamoDB 与向量索引、Amazon MemoryDB 等。企业可以根据自身业务规模、延迟要求、成本结构和 IT 架构进行自由组合，从而在 AWS 上搭建灵活可扩展的 AI 数据底座。
作为多年深耕企业上云和 AI 转型的 AWS 官方代理商，我们在大量的实际客户项目中看到了一个趋势：
向量数据库已成为企业 AI 化的必选项，而选择 AWS 的原生向量数据库，更是在选择长期的稳定性、安全性与可扩展能力。
本文将从技术与业务双视角，为你深入解析 AWS Vector Database 的特性、优势、企业场景及选型建议。
什么是 Vector Database？
传统关系型数据库以结构化字段为核心，而向量数据库则以“向量”为核心，即由大模型或 Embedding 模型生成的一组三位到上千维不等的数字，用于描述文本、图片、视频等内容的语义特征。
向量数据库的核心能力包括：
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高效向量存储
能够存储上亿级别的高维向量，并保持快速检索。 -
相似度检索（Semantic Search）
使用 cosine、dot product、L2 distance 等算法实现“按语义找相关内容”。 -
RAG（检索增强生成）支持
用真实数据增强大模型回答，使企业问答系统变得可靠、安全、可控。 -
多模态数据支持
不仅限文本，还可处理图像、视频、音频、用户行为等向量。 -
高可用、可扩展性
支持集群扩容、跨可用区部署、版本管理、自动备份等。
对企业来说，向量数据库的价值不仅是“提升搜索体验”，而是：
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让企业内部散落在各系统中的数据真正参与到 AI 生成中
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让大模型输出可控、更准确、更契合业务
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让各业务模块具备智能理解能力，而不仅靠关键词或规则
AWS 的 Vector Database 产品矩阵：覆盖所有规模与场景
AWS 并未推出单一的“VectorDB”产品，而是提供了 多种服务可构成向量数据库体系。这是其优势所在——企业可以根据场景灵活拼装最适合的架构，而不用被一个产品限制。
1. Amazon OpenSearch Service（主流且成熟的向量数据库方案）
OpenSearch 是 AWS 提供的分布式搜索和分析引擎，已原生支持 KNN 向量检索与 HNSW 索引。许多企业通过它构建搜索增强生成（RAG）、知识库、站内搜索等场景。
适用场景：
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企业级知识库问答
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AI 搜索引擎
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电商商品推荐
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内容推荐系统
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文档管理系统
优势：
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原生向量检索，配置简单
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HNSW、Faiss 等多种算法可选
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PB 级数据处理能力
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适合高并发、高复杂度查询
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与 Amazon Bedrock / SageMaker 深度集成
OpenSearch 是目前 AWS 上最常被选作向量数据库的服务，特别适合需要大规模向量检索的企业。
2. Amazon Aurora PostgreSQL（pgvector）：结构化 + 向量的完美融合
对于许多企业来说，PostgreSQL 是核心业务数据库。当 pgvector 插件加入后，PostgreSQL 即具备了向量存储能力，使企业能够在现有数据体系上直接构建 AI 能力。
适用场景：
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使用 PostgreSQL 的现有系统
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一体化查询（结构化 + 向量）
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文档管理、客户画像、企业知识库
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小中规模 RAG 系统
优势：
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SQL + 向量，灵活度极高
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成本较 OpenSearch 更亲民
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支持多种相似度计算
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企业可以平滑升级，无需重构
Aurora pgvector 特别适合传统企业或已有大量数据在 PostgreSQL 的组织，是“最平滑的 AI 升级路径”。
3. Amazon DynamoDB + 向量索引：高并发低延迟场景的首选
DynamoDB 是全球最广泛使用的 NoSQL 服务之一，提供极低延迟和高水平扩展能力。随着其向量索引能力的推出，它能够处理高 QPS、实时推荐类场景。
适用场景：
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高并发的商品推荐
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广告智能投放
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游戏实时匹配
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实时用户画像检索
优势：
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毫秒级延迟
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Serverless 免运维
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水平扩展能力极强
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可承载百万 QPS 查询
对于大型业务系统，DynamoDB Vector 是非常前沿且具未来潜力的方案。
4. Amazon MemoryDB：亚毫秒级向量缓存层
MemoryDB 是兼容 Redis 的内存数据库，非常适合作为向量缓存或高速检索引擎。
适用场景：
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LLM 上下文缓存
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AI Agent “记忆模块”
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需要极高性能的推荐系统
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高频短内容搜索
优势：
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亚毫秒级延迟
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Redis 生态兼容
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可作为 OpenSearch / Aurora 的缓存层
它更像“向量加速层”，在复杂架构中应用越来越多。
AWS Vector Database 的企业级优势
1. 高等级安全性（IAM、KMS、VPC 全方位支持）
对企业而言，最重要的是 数据安全与合规。AWS 的向量数据库天然支持：
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VPC 内网隔离
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KMS 数据加密（静态与传输中）
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IAM 账户级与资源级权限管理
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CloudTrail 审计、日志记录
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ISO、GDPR、SOC 等合规认证
在处理内部文档、合同、敏感数据时尤其关键。
2. 与 Amazon Bedrock 深度联动，可快速构建企业级 RAG
AWS 是目前唯一能在一云上完成整个 RAG 链路的厂商：
向量数据库 + 大模型（Claude、Llama、Titan）+ 应用服务（Lambda/ECS）
= 从数据存储到 AI 推理的一站式闭环。
企业不再需要拼接各类第三方服务，稳定性更高。
3. 支持多语言、多模态向量
AWS 的向量数据库可同时支持：
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中文、英文、日文等多语言文本
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图像向量
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视频向量
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用户行为 Embedding
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日志与监控 Embedding
为企业打造真正的“多模态 AI 应用”奠定基础。
4. 从小规模到 PB 级平滑扩展
AWS 的向量数据库均支持企业级高可用架构，可根据业务增长按需扩展，不需要大规模重构。
典型落地场景
作为 AWS 官方代理商，我们在实际项目中见到了大量真实需求，其中最典型的包括：
1. 企业知识库 + 生成式问答（最常见）
流程如下：
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导入企业文档、手册、合同、流程等信息
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使用 Embedding 模型生成向量
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存入 OpenSearch 或 Aurora pgvector
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用 Claude / Llama 生成最终答案
用于：
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客服自动化
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内部 FAQ
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售后知识辅助
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工程文档检索
2. 企业站内智能搜索（超越关键词搜索）
例如：
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电商搜索“适合夏天的外套”（不是关键词匹配）
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保险行业搜索“适合老人购买的重疾险”
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医疗搜索“胃痛伴随胸闷怎么办”
这类搜索完全依赖语义能力，向量数据库发挥了核心作用。
3. 推荐系统（Embedding Recall）
通过 DynamoDB / OpenSearch 实现：
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内容推荐
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商品推荐
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用户相似度模型
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行为画像系统
Embedding 在推荐系统中逐渐替代传统的规则模型。
4. AI Agent 的长期记忆模块
MemoryDB 或 Aurora 可作为智能体的“记忆库”，持续存储：
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用户偏好
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历史行为
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任务执行结果
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会话记录
有助于构建更智能的企业代理和自动化系统。
企业选型建议
| 场景 | 推荐的 AWS 向量数据库 |
|---|---|
| 企业知识库、RAG 系统 | OpenSearch / Aurora pgvector |
| 业务系统已使用 PostgreSQL | Aurora pgvector |
| 高并发实时推荐 | DynamoDB Vector |
| 要求亚毫秒性能 | MemoryDB |
| 成本敏感的小中型项目 | Aurora pgvector |
我们也帮助客户进行混合选型，例如：
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OpenSearch + MemoryDB（高频缓存）
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Aurora + Bedrock + DynamoDB（全链路智能化）
结语
向量数据库并非“可选技术”，而是所有 AI 应用的底座。
在语义搜索、知识库、智能体（AI Agents）、推荐系统中，其作用不可替代。
AWS 提供的多种向量数据库方案，能够帮助企业在安全、性能、扩展性与合规之间实现最佳平衡。
作为 AWS 官方代理商，「在云上」长期服务企业数字化与 AI 化转型，我们可以为您提供：
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AI 架构规划与咨询
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AWS Vector Database 的产品选型与部署
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RAG 系统设计与落地
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企业知识库建设
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模型调用、数据治理、成本优化
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Bedrock、OpenSearch、Aurora pgvector 的一站式方案
如果你正在规划从“数据”迈向“智能”的下一步，我们愿意与您一起推进项目，从概念到 PoC，从 PoC 到正式生产落地，让数据真正成为企业的智能引擎。
