Q11 — AWS SAA-C03 第15章

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Q1111. 一家公司推出了一款使用 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库的新 Web 应用程序.该公司希望为该应用程序添加依赖 AI 的新功能.该公司需要矢量存储功能才能使用 AI 工具.哪种解决方案能够最经济高效地满足这一要求?

• A. 使用 Amazon OpenSearch Service 创建 OpenSearch 服务.配置应用程序以将向量嵌入写入向量索引.
• B. 创建一个 Amazon DocumentDB 集群.配置应用程序以将向量嵌入写入向量索引.
• C. 创建 Amazon Neptune ML 集群.配置应用程序以将矢量嵌入写入矢量图.
• D. 在 Aurora PostgreSQL 数据库上安装 pgvector 扩展.配置应用程序以将向量嵌入写入向量表. ✓

正确答案: D. 在 Aurora PostgreSQL 数据库上安装 pgvector 扩展.配置应用程序以将向量嵌入写入向量表.

解析

为了确定为 AI 驱动的 Web 应用程序向 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库添加向量存储功能的最具成本效益的解决方案，让我们评估每个选项:A.使用 Amazon OpenSearch Service 创建 OpenSearch 服务:Amazon OpenSearch Service 为可扩展、安全且高性能的矢量数据库提供了矢量引擎.它支持先进的k-NN和ANN算法，以及HNSW和IVF索引，实现高效的向量搜索.但是，它是独立于 Aurora PostgreSQL 的服务，可能涉及额外的成本和集成工作.B.创建 Amazon DocumentDB 集群:Amazon DocumentDB是一个与MongoDB兼容的文档数据库，可以通过扩展或自定义实现支持向量存储.它提供适用于大规模数据集的可扩展性和性能.然而，它也是一项单独的服务，需要额外的设置和维护成本.C.创建 Amazon Neptune ML 集群:Amazon Neptune ML 专为基于图形的机器学习而设计，主要不用于矢量存储.对于这个特定要求来说，它可能不是最合适的选择，因为它关注的是图形数据而不是向量嵌入.D.在 Aurora PostgreSQL 数据库上安装 pgvector 扩展:pgvector 扩展允许 Aurora PostgreSQL 直接在数据库内存储、查询和索引矢量数据.这样就无需单独的矢量数据库，从而降低了成本并简化了集成.Aurora PostgreSQL 作为一项托管服务，已经提供了高性能和可扩展性，使其成为矢量存储的合适平台.考虑到这些因素，最具成本效益的解决方案是:D. 在 Aurora PostgreSQL 数据库上安装 pgvector 扩展并配置应用程序以将向量嵌入写入向量表.此选项利用现有的 Aurora PostgreSQL 基础架构，最大限度地降低额外成本和集成复杂性.它还受益于 Aurora 的托管服务，确保高性能和可扩展性.