집

Skill

클라우드 인프라

storing-and-querying-vectors

aws/agent-toolkit-for-aws

자체 API 네임스페이스(s3vectors)를 갖춘 비용 효율적인 장기 벡터 저장 서비스인 Amazon S3 Vectors를 사용하여 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 적용 사례: S3 벡터 버킷 생성, 벡터 인덱스 생성, 임베딩 저장, 시맨틱 검색, RAG 벡터 스토리지, 유사도 검색, 벡터 데이터베이스, 타 벡터 데이터베이스에서 마이그레이션. 다음 용도로는 사용하지 마십시오: 표 형식 데이터 쿼리(querying-data-lake 사용), S3 오브젝트 스토리지, 또는 수백/수천의 지속적인 QPS(OpenSearch 사용).

...모든 것을 확장하십시오

업데이트 된 시간 2026년 8월 24일

# rag # aws # Cloud Infrastructure # vector-database # semantic-search # embeddings

소개 storing-and-querying-vectors

storing-and-querying-vectors 는 자체 s3vectors API 네임스페이스 하에서 대규모 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있는 비용 효율적인 AWS 서비스인 Amazon S3 Vectors를 사용하는 방법에 대한 작업 가이드입니다. 이 서비스는 장기 저장에 최적화되어 있으며, 콜드 쿼리의 경우 1초 미만의 지연 시간을, 웜 쿼리의 경우 최저 100ms의 지연 시간을 제공하므로, RAG 및 쿼리 빈도가 낮은 기타 워크로드에 적합합니다. 이 결정 가이드는 적절한 경우 사용자를 다른 서비스로 안내합니다. 초당 수백 또는 수천 건의 지속적인 쿼리가 필요한 경우나 하이브리드 검색 및 집계(선택적으로 S3 Vectors를 스토리지 엔진으로 사용)가 필요한 경우에는 OpenSearch를, 실시간 요구 사항이 있는 경우에는 S3 Vectors와 OpenSearch Serverless를 결합한 계층형 패턴을 권장합니다.

이 워크플로는 벡터 버킷 생성, 인덱스 생성, 선택적으로 Amazon Bedrock을 이용한 임베딩 생성, 벡터 저장, 쿼리 실행 순으로 진행되며, AWS MCP 서버 도구를 우선적으로 사용하고 AWS CLI로 대체됩니다. 반복적으로 강조되는 주제는 불변성입니다: 버킷 암호화(SSE-S3 또는 SSE-KMS)와 차원(1~4096), 거리 측정 기준(코사인 또는 유클리드), 최대 10개의 필터링 불가능한 메타데이터 키를 포함한 모든 인덱스 매개변수는 생성 후 변경할 수 없으므로 사전에 반드시 확인해야 합니다. 임베딩 차원은 인덱스와 일치해야 하며, 저장 및 쿼리 시 동일한 모델을 사용해야 합니다.

운영 제한 사항도 명시되어 있습니다: put-vectors 호출당 최대 500개의 벡터, 429 스로틀링 시 백오프(backoff)를 적용한 재시도, 그리고 --filter 또는 --return-metadata를 통한 메타데이터 필터링에는 s3vectors:QueryVectors 및 s3vectors:GetVectors 권한이 모두 필요합니다. 문제 해결 표에는 DimensionMismatch, 403, AccessDenied(이 서비스는 s3가 아닌 s3vectors 네임스페이스를 사용함)와 같은 오류에 대한 구체적인 해결 방법이 나와 있으며, 관련 참고 자료에는 제한 사항, 멀티 테넌트 패턴 및 메타데이터 필터링에 대한 내용이 포함되어 있습니다.

자주 묻는 질문

OpenSearch 대신 S3 Vectors를 선택해야 하는 경우는 언제인가요?

S3 Vectors는 쿼리 빈도가 낮고 RAG를 사용하는 비용 효율적인 장기 저장소에 적합합니다. 수백 또는 수천의 지속적인 QPS, 하이브리드 검색 또는 집계 작업의 경우, 이 스킬은 OpenSearch를 권장하며, 선택적으로 S3 Vectors를 스토리지 엔진으로 사용할 수 있습니다.

어떤 인덱스 매개변수가 불변입니까?

생성 후 모든 인덱스 매개 변수는 변경할 수 없습니다. 여기에는 차원(1~4096), 거리 측정 기준(코사인 또는 유클리드), 최대 10개의 필터링 불가능한 메타데이터 키, 그리고 버킷 암호화가 포함됩니다.

호출당 몇 개의 벡터를 기록할 수 있나요?

put-vectors 호출당 500개 이하의 벡터를 쓸 수 있습니다. 일괄 처리를 권장하며, 대량 작업의 경우 CLI 대신 SDK를 사용해야 합니다.

메타데이터 필터에는 어떤 IAM 권한이 필요합니까?

--filter 또는 --return-metadata를 사용하려면 s3vectors:QueryVectors와 s3vectors:GetVectors 권한이 모두 필요합니다. GetVectors 권한이 없으면 이 옵션들은 403 오류를 반환합니다. 이 서비스는 s3가 아닌 s3vectors 네임스페이스를 사용합니다.