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向量資料庫每月燒掉 10 萬美元？AWS S3 Vectors 如何讓對話式 AI 的資料庫成本降 90%？

  • DIGITIMES / 台北
  • 2025-12-24 00:00:00
一家 SaaS 公司在產品中加入 AI 聊天助理功能，讓使用者能用自然語言查詢產品文件、過往對話紀錄、技術規格。為了實現這個功能，他們建置了專門的向量資料庫儲存數百萬筆文件的語義表徵，每月資料庫成本高達 10 萬美元，其中 70% 花在儲存和索引維護上。技術長問了一個關鍵問題：「我們已經把所有文件存在 S3 了，為什麼還要花這麼多錢維護另一個資料庫？」
AWS 最新推出的 Amazon S3 Vectors 正式回應這個問題。作為全球首個內建向量搜尋能力的雲端物件儲存服務，S3 Vectors 讓企業直接在 S3 上儲存和查詢向量資料，單一索引可支援高達 20 億個向量 (是預覽版時的 40 倍)，查詢延遲低至 100 毫秒，最重要的是成本比專門向量資料庫降低達 90%。對於正在建置對話式 AI、知識檢索、推薦系統的企業來說，這意味著不用再為了向量搜尋功能額外養一套昂貴的資料庫基礎設施。
S3 Vectors 已與 Amazon Bedrock Knowledge Bases 和 Amazon OpenSearch 深度整合，讓企業能快速建置生產級的 AI 應用。無論是客服機器人需要從數萬篇文件中找到相關解答、電商平台要根據使用者瀏覽歷史推薦商品，還是企業內部知識庫需要語義搜尋能力，S3 Vectors 都提供了一個「既省錢又省事」的解決方案。
對話式 AI 為何讓向量資料庫成本失控？
向量資料是什麼？為何重要？
當你問 AI 助理「如何設定雙因素驗證？」，系統不是在海量文件中逐字比對「雙因素驗證」這幾個字，而是理解你問題的「語義」，然後從知識庫中找出「意思最接近」的文件。這個過程依賴「向量」技術：系統把每個文件轉換成一串數字 (通常是 768 或 1536 維的向量)，這串數字代表文件的語義特徵。當你提問時，問題也被轉換成向量，系統計算「你的問題向量」與「所有文件向量」的相似度，找出最相關的內容回答你。
這就是為何現代 AI 應用能「理解」你的問題而不只是關鍵字比對——背後都依賴向量搜尋技術。問題是，向量資料的儲存和查詢需求與傳統資料庫完全不同，催生了一批專門的向量資料庫服務。
專門向量資料庫的成本陷阱
市面上的專門向量資料庫 (如 Pinecone、Weaviate、Milvus) 確實提供強大功能，但也帶來三大成本壓力：
  1. 儲存成本高昂：向量資料的儲存密度遠低於傳統資料。一篇 1000 字的文件可能只佔 5KB，但轉換成 1536 維向量後需要 6KB (每個維度 4 bytes)。更關鍵的是，專門向量資料庫為了提供毫秒級查詢速度，需要將資料載入記憶體或使用高速 SSD，儲存成本是 S3 標準儲存的 10-20 倍。
  2. 索引維護成本：向量資料庫需要建立和維護複雜的索引結構 (如 HNSW、IVF) 來加速搜尋。每當新增或更新向量時，索引需要重新計算。一個百萬級向量的資料庫，每日新增 1 萬筆資料，索引維護可能消耗大量運算資源。
  3. 規模增長的非線性成本：當向量數量從 100 萬增加到 1000 萬時，專門資料庫的成本往往不是線性增加 10 倍，而是因為需要更複雜的分片架構、更多記憶體、更頻繁的索引最佳化，實際成本可能增加 15-20 倍。
一個實際案例的成本分析
某企業建置內部知識管理系統，儲存 500 萬份文件 (約 2TB 原始資料)，轉換成向量後需要儲存 50 億個向量 (每份文件切分成多個段落)。使用專門向量資料庫的月成本結構：
  • 向量儲存：50 億向量 × $0.000004/向量/月 = $20,000
  • 運算資源：維持查詢效能需要 16 個高階執行個體 = $48,000
  • 索引維護與備份：每日新增 10 萬份文件 = $15,000
  • 資料傳輸費用 (跨區域備份) = $8,000
  • 總計：$91,000/月
這就是「每月燒掉 10 萬美元」的真實背景。更令人困擾的是，這家企業的原始文件早已存在 S3 (每月成本約 $500)，卻因為需要向量搜尋能力而不得不額外建置和維運一整套昂貴基礎設施。
S3 Vectors：把向量搜尋變成 S3 的原生能力
從 5000 萬到 20 億的技術突破
S3 Vectors 在預覽版時單一索引最多支援 5000 萬個向量，對中小型應用足夠，但對需要處理數億文件的企業級場景就顯得不足。正式版將單一索引容量提升到 20 億個向量，增加 40 倍，這意味著：
  • 一家電商平台可以把全部商品描述、使用者評論、瀏覽歷史轉換成向量儲存在單一索引中，無需複雜的分片架構
  • 一個醫療資料平台能將數千萬份病歷、研究論文、藥品資訊整合在同一個搜尋系統
  • 全球性內容平台可以用單一索引處理多語言文件的語義搜尋
更重要的是，S3 一個向量儲存桶 (Vector Bucket) 可以包含多個索引，理論上支援高達 20 兆個向量。這種幾乎無上限的擴展能力，讓企業不用擔心「資料成長到某個規模就必須重新設計架構」。
100 毫秒查詢延遲：能否支撐生產環境？
  • 效能是企業最關心的問題。S3 Vectors 的查詢延遲分為兩個層級：
  • 冷查詢 (不常訪問的索引)：約 1 秒內回應
  • 熱查詢 (頻繁訪問的索引)：約 100 毫秒或更低
100 毫秒對許多應用場景來說完全足夠。一個客服聊天機器人的完整回應流程包括：理解使用者問題 (50ms)、向量搜尋相關文件 (100ms)、呼叫大型語言模型生成回答 (500-1000ms)、回傳結果 (50ms)。整個流程 1-2 秒，其中向量搜尋只佔 10%，對使用者體驗的影響很小。
不適用的場景主要是「極低延遲需求」，例如需要在 10 毫秒內完成的即時推薦系統、高頻交易的相似性分析。但對於絕大多數對話式 AI、文件檢索、知識庫搜尋的應用，100 毫秒的延遲與使用者感知的「即時性」之間沒有明顯差異。
寫入效能：每秒 1000 次 PUT 交易
S3 Vectors 支援每秒最多 1000 次 PUT 交易，這對持續更新向量資料的應用特別重要。一個新聞媒體平台每天發布 5000 篇文章，平均每秒約 0.06 篇，即使同時處理歷史文章的重新索引，每秒 1000 次的寫入能力綽綽有餘。
對於需要更高寫入吞吐量的場景 (例如即時串流資料的向量化)，企業可以採用批次寫入策略：先將新增的文件暫存在 S3 標準儲存，定期 (如每小時) 批次轉換成向量並更新索引。這種混合架構既能應對突發流量，又能充分利用 S3 Vectors 的成本優勢。
成本降 90%：儲存在 S3 的經濟學優勢
定價結構：三個維度
S3 Vectors 的定價基於三個要素，設計理念是「用多少付多少」：
  1. PUT 定價：根據上傳的向量資料量計費 (邏輯 GB，包含向量本身、中繼資料、索引鍵)
  2. 儲存成本：按索引的總邏輯儲存量計費
  3. 查詢費用：包含每次 API 呼叫的固定費用，加上基於索引大小的變動費用 (/𝑇𝐵)。當索引超過10萬個向量時，/TB 費率會隨規模增加而降低
這種定價結構的關鍵優勢是「規模越大，單位成本越低」。當索引從 100 萬向量成長到 1 億向量時，每次查詢的單位成本 ($/TB) 會明顯下降，與專門向量資料庫「規模越大成本越高」形成鮮明對比。
成本對比：實際數字
延續前面提到的企業案例 (50 億向量)，使用 S3 Vectors 的月成本結構：
  • 向量儲存 (假設 20TB 資料)：20TB × $23/TB = $460
  • PUT 費用 (每日新增 10 萬份文件，每月約 1TB)：1TB × PUT 定價 ≈ $200
  • 查詢費用 (假設每月 1000 萬次查詢，平均索引大小 20TB)：根據定價層級約 $3,000
  • 總計：約 $3,660-$5,000/月
相較於原本的 $91,000/月，節省約 $86,000-$87,000，降低幅度高達 95%。即使考慮到企業可能需要額外的資料處理和監控工具，實際節省幅度仍可達到 90% 以上。
為何如此便宜？
S3 Vectors 的低成本源自 AWS S3 的規模經濟和技術積累：
  1. 共享基礎設施：S3 是全球最大規模的物件儲存服務，每天處理數兆次請求。S3 Vectors 運行在同樣的基礎設施上，不需要為向量搜尋單獨建置資料中心和網路。
  2. 冷熱分層：S3 Vectors 智慧地將「不常訪問的向量」存放在較便宜的儲存層，只有「頻繁查詢的向量」才載入高速記憶體。專門向量資料庫通常把所有資料都放在昂貴的記憶體或高速 SSD 中。
  3. Serverless 架構：企業不需要預先佈建運算資源。查詢量低時不產生運算成本，查詢量高時自動擴展，完全按實際用量計費。專門資料庫即使沒有查詢流量，也需要支付執行個體的固定成本。
與 Amazon Bedrock Knowledge Bases 整合：RAG 應用的完整方案
什麼是 RAG？為何需要向量搜尋？
RAG (Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成) 是當前最熱門的 AI 應用架構。簡單說，就是「讓 AI 在回答問題前先查資料」。傳統的大型語言模型只能根據訓練資料回答，對於企業內部文件、最新資訊、專業知識就無能為力。RAG 透過以下流程解決這個問題：
  1. 使用者提問：「我們公司的差旅政策是什麼？」
  2. 系統將問題轉換成向量，在知識庫中搜尋相關文件
  3. 找到最相關的 3-5 份文件 (差旅政策、費用報銷指南、常見問題等)
  4. 將這些文件與使用者問題一起傳給 AI 模型
  5. AI 根據「找到的資料」生成準確的回答
向量搜尋是 RAG 的核心環節——它決定了「能否找對資料」，進而影響「AI 回答是否準確」。
Amazon Bedrock Knowledge Bases 的價值
Amazon Bedrock Knowledge Bases 是 AWS 提供的全託管 RAG 服務，企業只需要：
  1. 將文件上傳到 S3 (支援 PDF、Word、網頁、純文字等多種格式)
  2. 選擇向量儲存方案 (現在可以選擇 S3 Vectors)
  3. 連接到 Amazon Bedrock 的基礎模型 (如 Claude、Titan)
  4. 建立應用程式開始使用
所有複雜的技術細節——文件解析、文字切分、向量轉換、索引建立、查詢最佳化——都由 AWS 自動處理。對於沒有專業 AI 團隊的企業來說，這大幅降低了建置 AI 應用的門檻。
整合架構與效益
使用 S3 Vectors 作為 Bedrock Knowledge Bases 的向量儲存後端，企業獲得三個關鍵優勢：
  1. 統一資料源：原始文件和向量資料都存在 S3，不需要在多個系統之間同步資料。當文件更新時，只需重新觸發向量化流程，無需在不同儲存系統間搬移資料。
  2. 成本最佳化：Bedrock Knowledge Bases 可以直接使用 S3 Vectors 的低成本儲存，避免了專門向量資料庫的高昂費用。對於處理數百萬文件的企業知識庫，這個節省可能高達每年數十萬美元。
  3. 簡化架構：企業不需要維運和管理獨立的向量資料庫。所有資料都在 AWS 的託管服務中，備份、災難復原、區域擴展都由 AWS 處理，IT 團隊可以專注在業務邏輯而非基礎設施維運。
實際應用場景
一家金融服務公司使用 Bedrock Knowledge Bases + S3 Vectors 建置內部合規查詢系統。他們將過去 20 年的監管文件、法規更新、內部政策 (共 50 萬份文件) 上傳到 S3，透過 Bedrock 自動轉換成向量並建立索引。合規人員現在可以用自然語言提問「2023 年反洗錢法規的新增要求是什麼？」，系統在 1-2 秒內找到相關文件並用 Claude 生成精確摘要。過去需要資深合規專員花 2-3 小時翻閱文件的工作，現在縮短到 30 秒，團隊效率提升 100 倍以上。
與 Amazon OpenSearch 整合：混合搜尋的最佳實踐
為何需要混合搜尋？
向量搜尋雖然強大，但不是萬能。假設使用者問「顯示 2023 年 Q4 營收超過 100 萬美元的客戶名單」，這個問題包含：
  • 語義理解：「營收」、「客戶」 (向量搜尋擅長)
  • 精確條件：「2023 年 Q4」、「超過 100 萬美元」 (傳統資料庫擅長)
單純使用向量搜尋可能找到「談論營收的文件」，但無法精確篩選「符合時間和金額條件」的結果。這時需要混合搜尋：結合向量搜尋的語義理解能力和傳統搜尋的精確條件過濾。
OpenSearch 整合架構
Amazon OpenSearch Service 是 AWS 提供的全託管搜尋和分析服務 (基於開源 OpenSearch 專案)。現在 S3 Vectors 可以作為 OpenSearch 的向量儲存層，實現：
  • 向量資料存在 S3 Vectors (低成本、大規模)
  • 中繼資料和結構化資料存在 OpenSearch (快速過濾、聚合分析)
  • 查詢時兩者協同工作：OpenSearch 先用精確條件過濾，再用 S3 Vectors 進行語義排序
這種架構讓企業既能享受 S3 Vectors 的低成本，又能發揮 OpenSearch 在複雜查詢、即時分析、資料視覺化方面的優勢。
電商搜尋的實際案例
一家電商平台有 500 萬件商品，每件商品包含：標題、描述、規格、價格、庫存、評論。他們使用混合架構：
  1. 商品的文字描述轉換成向量存在 S3 Vectors (語義搜尋)
  2. 商品的結構化資訊 (價格、類別、品牌、庫存狀態) 存在 OpenSearch (精確過濾)
當使用者搜尋「適合送給媽媽的生日禮物，預算 5000 元以下」時：
  1. OpenSearch 先過濾「價格 ≤ 5000 元」且「庫存 > 0」的商品 (從 500 萬縮小到 50 萬)
  2. S3 Vectors 對這 50 萬件商品進行語義搜尋「適合送給媽媽的生日禮物」
  3. 回傳最相關的 20 件商品
這種混合查詢既快速 (大部分無關商品被 OpenSearch 快速過濾掉) 又準確 (最終排序基於語義相似度而非關鍵字匹配)，而且成本比使用專門向量資料庫低 90%。
誰應該考慮從專門向量資料庫遷移到 S3 Vectors？
四類最適合的企業
  1. 已大量使用 AWS S3 的企業：原始資料已經存在 S3，遷移到 S3 Vectors 可以統一儲存層，簡化架構並降低資料傳輸成本。
  2. 向量規模超過 1 億的企業：當向量數量達到這個規模，專門資料庫的成本與維運複雜度急劇上升，S3 Vectors 的成本優勢最為明顯。
  3. 成本壓力大的新創與中型企業：對於每月向量資料庫花費超過 2 萬美元的企業，遷移到 S3 Vectors 可以釋放寶貴的預算用於產品開發和市場拓展。
  4. 查詢延遲容忍度在 100ms 以上的應用：客服機器人、文件檢索、內部知識庫、推薦系統等場景，100ms 的向量查詢延遲完全可以接受。
遷移評估檢查清單
  • 我們的向量資料量是否超過 1000 萬？ (規模越大節省越多)
  • 我們每月向量資料庫支出是否超過 $10,000？ (成本節省的絕對值夠大)
  • 我們的應用是否可以接受 100-200ms 的查詢延遲？ (效能符合需求)
  • 我們是否已經使用 AWS 並將資料存在 S3？ (遷移成本低)
  • 我們是否需要與 Bedrock 或 OpenSearch 整合？ (生態系統優勢)
如果以上 3 個以上問題回答「是」，企業應該認真評估遷移到 S3 Vectors。即使只有 2 個「是」，只要向量規模夠大或成本壓力夠明顯，90% 的節省幅度就足以推動遷移決策。
不適合的場景
S3 Vectors 不是所有場景的最佳選擇。以下情況建議繼續使用專門向量資料庫：
  • 極低延遲需求 ( 10ms)：即時推薦系統、高頻交易分析
  • 超高寫入吞吐量 (> 每秒 10,000 次)：即時串流資料的向量化
  • 複雜查詢邏輯：需要向量資料庫特有的進階功能 (如混合過濾、多向量查詢)
對於這些場景，專門向量資料庫的效能優勢仍然值得額外成本。關鍵是根據實際需求選擇適合的工具，而不是盲目追求「最新技術」或「最低成本」。
從成本黑洞到成本最佳化：向量搜尋的新選擇
S3 Vectors 的推出標誌著向量搜尋技術從「昂貴的專門領域」轉變為「企業普遍可負擔的基礎能力」。透過將向量搜尋整合進全球最大規模的物件儲存服務，AWS 讓企業能以 90% 更低的成本建置對話式 AI、知識檢索、推薦系統等應用，同時支援單一索引 20 億向量的超大規模部署。
對於正在建置或最佳化 AI 應用的企業來說，S3 Vectors 提供了一個「既省錢又省事」的選擇。不用再為了向量搜尋功能額外建置和維運昂貴的專門資料庫，不用擔心資料規模增長導致成本失控，也不用在「成本」與「效能」之間做痛苦取捨。當向量資料與原始文件都存在 S3，當查詢延遲在可接受範圍內，當成本只有過去的 10%，企業可以更自信地將 AI 能力推向更多應用場景。
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