AWS adiciona busca vetorial nativa no DynamoDB com SearchVectors

A AWS introduziu a busca vetorial nativa no Amazon DynamoDB, permitindo armazenar embeddings junto aos dados da aplicação e executar consultas de nearest-neighbor aproximadas diretamente no banco, sem depender de um banco vetorial separado. O recurso inclui buscas de similaridade com filtros e índices vetoriais configuráveis para cargas de semantic search.

Com o novo tipo de índice do DynamoDB, desenvolvedores criam um vector index com as dimensões e a função de distância necessárias e consultam via a API SearchVectors. A AWS cita suporte a até 4096 dimensões, funções Euclidean, Cosine e Dot product, além de inline filtering, e mostra um exemplo em Python usando embeddings do Amazon Bedrock para localizar papers por significado. O custo do índice é cobrado por dimensões e também por bytes gravados, processados e armazenados.