AIP基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス
医療系スタートアップが200万件の医療ガイドライン文書を格納したRAGシステムをAmazon Bedrockで構築しています。要件は以下の通りです：
・ピーク時5,000同時ユーザーのセマンティック検索
・リレーショナルクエリは不要（純粋なベクター検索のみ）
・文書はAmazon S3に格納済み
・インフラ管理の運用負荷を最小化したい
・Amazon Bedrock Knowledge Basesとのネイティブ統合が必要
この要件に最も適したベクターストアはどれか？
AAmazon OpenSearch Serverlessのベクターエンジン
✓ 正解
Bedrock Knowledge Basesのデフォルト統合オプションであり、サーバーレス自動スケーリングにより5,000同時ユーザーのピーク負荷に対応でき、インフラ管理不要で運用負荷を最小化できます。リレーショナルクエリ不要・純粋なベクター検索という要件にも最適です。
BAmazon Aurora PostgreSQL with pgvector拡張機能（pgvector：PostgreSQLのベクター検索拡張機能）
リレーショナルデータとベクター検索を組み合わせる場合に適した選択肢ですが、クラスター管理が必要で、インフラ管理の最小化という要件を満たしません。純粋なベクター検索スケールではOpenSearch Serverlessの方が自動スケーリング面で優位です。
CAmazon OpenSearch Service（マネージドクラスター）のベクター検索
ベクター検索に対応しますが、クラスターのプロビジョニング・管理・スケーリング設定が必要で、サーバーレスと比べて運用負荷が高くなります。インフラ管理の最小化およびBedrock Knowledge Basesのネイティブ統合の観点でOpenSearch Serverlessが優先されます。
DAmazon RDS for PostgreSQL with pgvector拡張機能
インスタンスサイズ設定やパッチ管理などのインフラ管理が必要で、Aurora と比べてさらに運用負荷が大きくなります。リレーショナルデータとベクター検索を組み合わせる用途には適しますが、純粋なベクター検索と運用負荷最小化の要件には不向きです。
解説
選択肢AのAmazon OpenSearch Serverless はBedrock Knowledge Basesのデフォルト統合オプションであり、サーバーレス自動スケーリングにより5,000同時ユーザーのピーク負荷にも対応でき、インフラ管理が不要で運用負荷を最小化できます。
選択肢BのAmazon Aurora PostgreSQL with pgvector拡張機能は、リレーショナルデータとベクター検索を組み合わせる場合に適しますが、クラスター管理が必要で、純粋なベクター検索スケールでの自動スケーリングではOpenSearch Serverlessが優位です。
選択肢CのAmazon OpenSearch Service（マネージドクラスター）は、クラスターのプロビジョニング・管理・スケーリング設定が必要となり、サーバーレスと比べて運用負荷が高くなります。
選択肢DのAmazon RDS for PostgreSQL with pgvector拡張機能は、データベースインスタンスのサイズ設定やパッチ管理などのインフラ管理が必要で、Aurora と比べてさらに運用負荷が大きく、純粋な大規模ベクター検索の自動スケールには不向きです。
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