Neptune Analytics di AWS rivoluziona ricerca vettoriale e dati grafici

Con l’avanzamento dell‘Intelligenza Artificiale e l’enorme quantità di dati generati ogni giorno, l’importanza di trovare informazioni accurate e veritiere è diventata cruciale. Ciò ha portato a un dibattito all’interno della comunità AI su quale database sia più rilevante per ottenere informazioni affidabili nelle applicazioni di AI generativa: il database grafico o il database vettoriale. Per risolvere questa controversia, AWS ha deciso di combinare le migliori caratteristiche di entrambi i database in un nuovo servizio, annunciato durante l’evento AWS re:Invent, chiamato Amazon Neptune Analytics.

La fusione tra grafici e ricerca vettoriale

Swami Sivasubramanian, vice presidente dei dati e del machine learning presso AWS, ha presentato il nuovo strumento durante la presentazione principale sull’Intelligenza Artificiale al re:Invent, affermando che l’obiettivo di AWS era quello di creare qualcosa che combinasse il meglio di entrambi gli approcci. “Poiché sia l’analisi dei grafici che i vettori sono finalizzati a scoprire le relazioni nascoste all’interno dei nostri dati, ci siamo chiesti: ‘E se combinassimo la ricerca vettoriale con la capacità di analizzare enormi quantità di dati grafici in pochi secondi?’, e oggi lo stiamo facendo“, ha detto.

Il nuovo servizio consente ai clienti di analizzare i dati esistenti dei grafici di Neptune o i data lake su S3 storage, sfruttando la ricerca vettoriale per individuare informazioni chiave. “Neptune Analytics ti aiuta a scoprire le relazioni nel tuo grafo con la ricerca vettoriale, memorizzando insieme i tuoi dati di grafo e vettoriali“, ha spiegato Sivasubramanian.

Ray Wang, fondatore e analista principale presso Constellation Research, ha definito il nuovo strumento una combinazione intelligente delle due tecnologie. “I database vettoriali sono fondamentali per la gestione e l’interrogazione di dati ad alta dimensionalità per l’apprendimento automatico. I grafi sono straordinari per il mapping delle relazioni”, ha dichiarato a TechCrunch. “I vettori si bloccano nella dimensionalità, mentre i grafi sono difficili da scalare. Tradizionalmente, queste due caratteristiche sono separate. Unirle affronta i punti deboli dell’altra”.

Un servizio gestito e scalabile

Neptune Analytics è un servizio completamente gestito, il che significa che AWS si occupa dell’infrastruttura pesante, consentendoti di concentrarti sulla risoluzione dei problemi attraverso query e flussi di lavoro. “Neptune Analytics assegna automaticamente risorse di calcolo in base alla dimensione del grafo e carica rapidamente tutti i dati in memoria per eseguire le tue query in pochi secondi”, ha scritto l’azienda in un post sul blog che annuncia la nuova funzionalità.

Il servizio è disponibile da oggi con un modello di pagamento basato sul consumo, in sette regioni AWS, tra cui US East (Ohio, Virginia Settentrionale), US West (Oregon), Asia Pacifico (Singapore, Tokyo) ed Europa (Francoforte, Irlanda).

Benefici di Neptune Analytics

Amazon Neptune Analytics offre numerosi vantaggi per gli utenti che desiderano sfruttare al meglio i dati grafici e i vantaggi della ricerca vettoriale:

1. Ricerca vettoriale per una maggiore precisione

La ricerca vettoriale consente di individuare informazioni specifiche all’interno dei dati grafici, migliorando la precisione e l’efficienza complessiva delle analisi. Questo è particolarmente utile per applicazioni di intelligenza artificiale generativa, in cui è necessario trovare relazioni nascoste o pattern all’interno di un grafo di dati complesso.

2. Analisi dei dati in tempo reale

Grazie alla combinazione di dati grafici e ricerca vettoriale, Neptune Analytics consente di analizzare enormi quantità di dati in pochi secondi. Questo significa che gli utenti possono ottenere risposte immediate alle loro query e prendere decisioni informate in tempo reale, senza dover attendere lunghe elaborazioni.

3. Un servizio completamente gestito

Neptune Analytics è un servizio completamente gestito da AWS, il che significa che non è necessario preoccuparsi dell’infrastruttura sottostante o della configurazione complessa. AWS si occupa di tutto, consentendo agli utenti di concentrarsi sulle proprie analisi e workflow senza distrazioni.

4. Scalabilità e flessibilità

Grazie alla natura scalabile di Neptune Analytics, gli utenti possono gestire set di dati di qualsiasi dimensione, senza doversi preoccupare delle limitazioni di scalabilità. Il servizio si adatta automaticamente alle dimensioni del grafo e carica i dati in memoria per garantire una rapida esecuzione delle query.