Construir un vector store híbrido con AWS S3

Importancia del vector store de AWS S3

• AWS S3 Vector Store se considera un punto de inflexión importante en infraestructuras de IA a gran escala.
• Un enfoque híbrido es fundamental para construir aplicaciones de GenAI escalables y rentables.
• Esta tecnología está ganando relevancia con el avance de las bases de datos vectoriales, Retrieval Augmented Generation (RAG), los copilotos de IA y plataformas de búsqueda generativa.
• El S3 Vector Store de AWS plantea la posibilidad de realizar almacenamiento, consulta y administración de forma eficiente.

La ascensión de las bases de datos vectoriales

• Durante el último año, las bases de datos vectoriales empezaron a destacar, impulsadas por el avance de RAG y de los copilotos de IA.
• Los problemas de deuda técnica y costos siguen presentes, pero el potencial de las bases de datos vectoriales es muy grande.
• El núcleo de esta tecnología es almacenar y gestionar eficientemente miles de millones de embeddings.
• AWS S3 Vector Store muestra el potencial de ser un game changer.

Límites de las bases de datos vectoriales existentes

• Las bases de datos vectoriales existentes (por ejemplo: OpenSearch, Pinecone, pgvector) fueron diseñadas para la velocidad.
• Estos sistemas asumen recuperar embeddings con tiempos de milisegundos y están optimizados para consultas de recuperación de información de alto rendimiento.
• Sin embargo, costos y la paciencia del equipo de operaciones pueden llegar a sus límites.
• La mayoría de los vectores se clasifican como "long tail" y no requieren búsqueda en tiempo real.

Capacidades del almacenamiento vectorial de Amazon S3

• AWS S3 Vector Store combina trabajo de vectores aprovechando los principios básicos del almacenamiento de objetos.
• Funciones principales:
  • Bucket de vectores: admite miles de millones de índices y no requiere preocuparse por el particionamiento (sharding).
  • API: ofrece APIs para CRUD de embeddings y búsqueda por similitud, y permite filtrado híbrido a través de metadatos.
  • Durabilidad, seguridad y eficiencia de costos de S3: aprovecha plenamente las ventajas de S3.
• Es una arquitectura serverless, por lo que no es necesario ajustar clústeres.

Problemas de rendimiento y realidad

• La latencia subsegundo de Amazon S3 Vector Store es atractiva, pero en la interfaz de usuario 150ms puede ser crítica.
• AWS deja claro que S3 Vectors apunta a tiempos de respuesta de 100-800ms.
• Es adecuado para escenarios como búsqueda por lotes, recuperación de archivo y enriquecimiento en segundo plano.
• Por otro lado, sistemas como OpenSearch son apropiados para búsquedas en tiempo real con latencias de 10-100ms.

Modelo de precios del almacenamiento vectorial de Amazon S3

• El precio es una de las razones por las que Amazon S3 Vector Store destaca.
• S3 Vectors está diseñado para separar el clúster intensivo en cómputo y el almacenamiento vectorial de las bases de datos vectoriales tradicionales.
• Estructura de precios:
  1. Costo de PUT: el costo de PUT por vector es de $0.20 per GB.
  2. Costo de almacenamiento: S3 Vectors se factura a $0.06 per GB per month.
  3. Costo de consultas y uso de API: las solicitudes GET y LIST tienen un costo de $0.055 per 1000 requests.
• Este modelo de precios aporta eficiencia de costos para manejar grandes volúmenes de datos.

Impacto económico y recomendaciones

• La historia económica de S3 Vectors está muy ligada a los casos de uso.
• Promete hasta 90% de ahorro de costos para almacenamiento frío, cumplimiento y conjuntos de datos de referencia.
• Sin embargo, para un hot path o aplicaciones de latencia ultrabaja, los costos pueden subir rápidamente.
• Un enfoque híbrido es esencial, lo que implica considerar tanto costos como rendimiento.

Necesidad de un enfoque híbrido

• RAG significa una mezcla de "recuperar y generar", y esto se aplica de la misma manera al almacenamiento vectorial.
• Los casos de uso modernos de IA deben soportar tanto acceso rápido como archivo de bajo costo de forma equilibrada.
• S3 Vectors y OpenSearch tienen sus ventajas respectivas, pero no pueden satisfacer todos los requerimientos por sí solos.
• La hibridación es el único modo de mantener el engagement sin exceder el presupuesto.

Armonía entre dos mundos

• El modelo híbrido requiere disciplina y arquitectura tanto en operación como en diseño.
• Migración de vectores: se debe decidir cuándo pasar los vectores a S3 y cuándo traerlos de nuevo a OpenSearch.
• Consistencia: al actualizar metadatos de vectores, hay que gestionar la fuente de verdad.
• Orquestación de consultas: para ofrecer una búsqueda fluida, hay que distribuir consultas entre ambos almacenes y consolidar los resultados.

Decidir qué guardar y dónde

• Frecuencia de acceso: los vectores que respaldan la interacción del usuario deben mantenerse calientes; si no, deben ir a S3.
• Tolerancia de rendimiento: S3 resulta ventajoso para procesos de negocio o análisis en segundo plano.
• Costo de almacenamiento: conforme crece la cantidad de embeddings, hay que revisar los costos más de cerca.
• Tiering dinámico: los vectores deben moverse mediante el análisis periódico de logs de consultas y estadísticas de uso.

Integración con plataformas GenAI

• En organizaciones con enfoque en AWS, el S3 Vector Store está integrado con Amazon Bedrock Knowledge Bases.
• Puede usarse como backend de pipelines basados en RAG y como memoria para agentes GenAI.
• OpenSearch cumple un rol complementario al proporcionar un flujo de datos hacia índices activos.
• La arquitectura conjunta entre ambos sistemas es horizontalmente escalable y verticalmente ajustable.

Consideraciones prácticas y alertas

• Los costos y la escala de S3 Vector Store son atractivos para ciertos workloads, pero un uso inadecuado puede degradar la experiencia del usuario.
• La hibridación aumenta la complejidad y requiere observabilidad, alertas y automatización.
• Sin embargo, 90% de ahorro en almacenamiento y menor riesgo operativo son recompensas atractivas.
• La oportunidad que no se puede ignorar está en construir una conmutación de respaldo sin fricción entre las dos capas.

Construcción de vectores para el futuro

• Amazon S3 Vector Store es un punto de inflexión importante en la narrativa de infraestructura de IA a gran escala.
• Los equipos de ingeniería pueden abrir una nueva vía para abordar el crecimiento de los datos vectoriales.
• Sin embargo, incluso mejores herramientas no eliminan la carga de pensamiento.
• Diseñar una arquitectura híbrida requiere considerar tanto el contexto de negocio como la disciplina de ingeniería.