在人工智能领域，一直存在一种争论：在生成式 AI 应用中，哪种数据库对于发现真实信息更为重要——图数据库还是向量数据库。AWS 决定将这一争论留给他人，而是通过结合这两种能力的优势，推出了一项新服务。该服务名为 Amazon Neptune Analytics，于今日在 AWS re:Invent 大会上宣布。
AWS 数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 在 re:Invent 的 AI 主题演讲舞台上发布了这一新工具，他表示，这家云巨头希望创造出融合两种方法优势的产品。“由于图分析和向量都旨在揭示我们数据中隐藏的关联关系，我们曾思考：‘如果我们将向量搜索与在几秒钟内分析海量图数据的能力相结合，会怎样？’今天，我们正是这样做的。”他说。
他解释说，这项新服务帮助客户分析现有的 Neptune 图数据或基于 S3 存储的数据湖，并利用向量搜索来发现关键洞察。“Neptune Analytics 通过将您的图和向量数据存储在一起，使您能够借助向量搜索更容易地发现图中的关联关系。”他说。
Constellation Research 的创始人兼首席分析师 Ray Wang 表示，这一新工具巧妙地结合了两种技术。“向量数据库对于管理和查询用于机器学习的高维数据至关重要。而图数据库在关系映射方面表现出色。”他告诉 TechCrunch，“向量在高维度下容易陷入困境，而图则难以扩展。传统上，这两者是分开的。将它们结合在一起可以弥补彼此的弱点。”
Neptune Analytics是一项完全托管的服务，这意味着AWS“负责繁重的基础设施工作，使您能够专注于通过查询和工作流解决问题。Neptune Analytics会根据图的大小自动分配计算资源，并快速将所有数据加载到内存中，以便在几秒钟内运行您的查询”，该公司在宣布新功能的博客文章中写道。
Neptune Analytics 今日起作为按需付费服务在七个 AWS 区域上线，包括美国东部（俄亥俄、北弗吉尼亚）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（新加坡、东京）以及欧洲（法兰克福、爱尔兰）。
