AWS Vector Database：向量資料庫解決方案

在生成式AI 的快速演進中，企業正以越來越快的速度將自身資料資產轉化為真正可用的「智慧」。無論是知識庫問答系統、智慧客服、企業內部搜尋引擎，或是各類產業專屬智能體（AI Agent），都在依賴一個共同的技術基座－向量資料庫（Vector Database）。

向量資料庫負責儲存、檢索Embedding（向量化後的語義資料），讓系統不僅能「按字面匹配”，還能「按意義理解」。這項能力使得AI 能夠跨越關鍵字檢索的限制，實現真正的語意搜尋、上下文關聯和智慧推薦。

AWS 作為全球領先的雲端平台，已經建構了完整的 Vector Database 生態，包括Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL（pgvector）、Amazon DynamoDB 與向量索引、Amazon MemoryDB 等。企業可以根據自身業務規模、延遲要求、成本結構和IT 架構進行自由組合，從而在AWS 上建立靈活可擴展的AI 資料底座。

作為多年深耕企業上雲和AI 轉型的AWS 官方代理商，我們在大量的實際客戶專案中看到了一個趨勢：

向量資料庫已成為企業AI 化的必選項，而選擇AWS 的原生向量資料庫，更是在選擇長期的穩定性、安全性與可擴展能力。

本文將從技術與業務雙視角，為你深入解析AWS Vector Database 的特性、優勢、企業場景及選用建議。

 

什麼是Vector Database？

傳統關係型資料庫以結構化欄位為核心，而向量資料庫則以「向量」為核心，即由大模型或Embedding 模型產生的一組三位到上千維不等的數字，用於描述文字、圖片、影片等內容的語意特徵。

向量資料庫的核心能力包括：

1. 高效率向量存儲
   能夠儲存上億級的高維向量，並保持快速檢索。

2. 相似度檢索（Semantic Search）
   使用cosine、dot product、L2 distance 等演算法實作「依語意找出相關內容」。

3. RAG（檢索增強生成）支持
   用真實數據增強大模型回答，使企業問答系統可靠、安全、可控。

4. 多模態數據支持
   不僅限於文本，還可處理圖像、視訊、音訊、使用者行為等向量。

5. 高可用、可擴充性
   支援叢集擴容、跨可用區部署、版本管理、自動備份等。

對企業來說，向量資料庫的價值不僅是“提升搜尋體驗”，而是：

• 讓企業內部散落在各系統中的數據真正參與AI 生成中

• 讓大模型輸出可控、更準確、更契合業務

• 讓各業務模組具備智慧理解能力，而不僅靠關鍵字或規則

AWS 的Vector Database 產品矩陣：涵蓋所有規模與場景

AWS 並未推出單一的「VectorDB」產品，而是提供了 多種服務可構成向量資料庫體系。這就是其優勢所在－企業可以根據場景靈活拼裝最適合的架構，而不用被一個產品限制。

1. Amazon OpenSearch Service（主流且成熟的向量資料庫方案）

OpenSearch 是AWS 提供的分散式搜尋和分析引擎，已原生支援KNN 向量檢索與HNSW 索引。許多企業透過它建立搜尋增強生成（RAG）、知識庫、站內搜尋等場景。

適用場景：

• 企業級知識庫問答

• AI 搜尋引擎

• 電商商品推薦

• 內容推薦系統

• 文件管理系統

優勢：

• 原生向量檢索，配置簡單

• HNSW、Faiss 等多種演算法可選

• PB 級資料處理能力

• 適合高併發、高複雜度查詢

• 與Amazon Bedrock / SageMaker 深度集成

OpenSearch 是目前AWS 上最常被選為向量資料庫的服務，特別適合需要大規模向量檢索的企業。

2. Amazon Aurora PostgreSQL（pgvector）：結構化+ 向量的完美融合

對許多企業來說，PostgreSQL 是核心業務資料庫。當pgvector 外掛程式加入後，PostgreSQL 即具備了向量儲存能力，使企業能夠在現有資料體系上直接建構AI 能力。

適用場景：

• 使用PostgreSQL 的現有系統

• 一體化查詢（結構化+ 向量）

• 文件管理、客戶畫像、企業知識庫

• 小中規模RAG 系統

優勢：

• SQL + 向量，靈活度極高

• 成本較OpenSearch 更親民

• 支援多種相似度計算

• 企業可以平滑升級，無需重構

Aurora pgvector 特別適合傳統企業或已有大量資料在PostgreSQL 的組織，是「最平滑的AI 升級路徑」。

3. Amazon DynamoDB + 向量索引：高並發低延遲場景的首選

DynamoDB 是全球最廣泛使用的NoSQL 服務之一，提供極低延遲和高水準擴充能力。隨著其向量索引能力的推出，它能夠處理高QPS、即時推薦類場景。

適用場景：

• 高併發的商品推薦

• 廣告智能投放

• 遊戲即時比對

• 即時使用者畫像檢索

優勢：

• 毫秒延遲

• Serverless 免運維

• 水平擴展能力極強

• 可承載百萬QPS 查詢

對於大型業務系統，DynamoDB Vector 是非常前衛且具未來潛力的方案。

4. Amazon MemoryDB：亞毫秒向量快取層

MemoryDB 是相容Redis 的記憶體資料庫，非常適合作為向量快取或高速檢索引擎。

適用場景：

• LLM 上下文快取

• AI Agent “記憶模組”

• 需要極高性能的推薦系統

• 高頻短內容搜尋

優勢：

• 亞毫秒延遲

• Redis 生態相容

• 可作為OpenSearch / Aurora 的快取層

它更像“向量加速層”，在複雜架構中應用越來越多。

AWS Vector Database 的企業級優勢

1. 高等級安全性（IAM、KMS、VPC 全方位支援）

對企業而言，最重要的是 資料安全與合規。 AWS 的向量資料庫天然支援：

• VPC 內網隔離

• KMS 資料加密（靜態與傳輸中）

• IAM 帳戶級與資源級權限管理

• CloudTrail 稽核、日誌記錄

• ISO、GDPR、SOC 等合規認證

在處理內部文件、合約、敏感資料時尤其關鍵。

2. 與Amazon Bedrock 深度連動，可快速建置企業級RAG

AWS 是目前唯一能在一雲上完成整個RAG 連結的廠商：

向量資料庫+ 大模型（Claude、Llama、Titan）+ 應用服務（Lambda/ECS）
= 從資料儲存到AI 推理的一站式閉環。

企業不再需要拼接各類第三方服務，穩定性更高。

3. 支援多語言、多模態向量

AWS 的向量資料庫可同時支援：

• 中文、英文、日文等多語文本

• 影像向量

• 視訊向量

• 使用者行為Embedding

• 日誌與監控Embedding

為企業打造真正的「多模態AI 應用」奠定基礎。

4. 從小規模到PB 級平滑擴展

AWS 的向量資料庫皆支援企業級高可用架構，可依業務成長按需擴展，且不需要大規模重構。

典型落地場景

作為AWS 官方代理商，我們在實際專案中見到了大量真實需求，其中最典型的包括：

1. 企業知識庫+ 生成式問答（最常見）

流程如下：

1. 導入企業文件、手冊、合約、流程等資訊

2. 使用Embedding 模型產生向量

3. 存入OpenSearch 或Aurora pgvector

4. 用Claude / Llama 產生最終答案

用於：

• 客服自動化

• 內部FAQ

• 售後知識輔助

• 工程文件檢索

2. 企業站內智慧搜尋（超越關鍵字搜尋）

例如：

• 電商搜尋「適合夏天的外套」（不是關鍵字匹配）

• 保險業搜尋“適合老人購買的重疾險”

• 醫療搜尋“胃痛伴隨胸悶怎麼辦”

這類搜尋完全依賴語意能力，向量資料庫發揮了核心作用。

3. 推薦系統（Embedding Recall）

透過DynamoDB / OpenSearch 實現：

• 內容推薦

• 商品推薦

• 使用者相似度模型

• 行為畫像系統

Embedding 在推薦系統中逐漸取代傳統的規則模型。

4. AI Agent 的長期記憶模組

MemoryDB 或Aurora 可作為智能體的“記憶庫”，持續儲存：

• 使用者偏好

• 歷史行為

• 任務執行結果

• 會話記錄

有助於建立更智慧的企業代理和自動化系統。

企業選用建議

我們也幫助客戶進行混合選型，例如：

• OpenSearch + MemoryDB（高頻快取）

• Aurora + Bedrock + DynamoDB（全連結智慧化）

 

結語

向量資料庫並非“可選技術”，而是所有AI 應用的底座。
在語意搜尋、知識庫、智能體（AI Agents）、推薦系統中，其作用不可取代。

AWS 提供的多種向量資料庫方案，能夠協助企業在安全性、效能、擴充性與合規性之間達到最佳平衡。

作為AWS 官方代理商，「在雲端」長期服務企業數位化與AI 化轉型，我們可以為您提供：

• AI 架構規劃與諮詢

• AWS Vector Database 的產品選用與部署

• RAG 系統設計與落地

• 企業知識庫建設

• 模型呼叫、資料治理、成本優化

• Bedrock、OpenSearch、Aurora pgvector 的一站式方案

如果你正在規劃從「數據」邁向「智慧」的下一步，我們願意與您一起推進項目，從概念到PoC，從PoC 到正式生產落地，讓數據真正成為企業的智慧引擎。