У нас вы можете посмотреть бесплатно Amazon S3 Vectors Explained | Native Vector Store for AI, Semantic Search & RAG или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Amazon just introduced S3 Vectors – a cloud-native vector store that lets you store, index, and search embeddings directly inside Amazon S3. In this video, I’ll explain: ✅ What vector embeddings are and why they matter in AI ✅ How Amazon S3 Vectors works end-to-end ✅ Use cases for semantic search, recommendation systems, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) ✅ How it compares to external vector databases like Pinecone or Weaviate Amazon S3 is already the backbone of internet storage, but now it becomes AI-ready smart storage for the next wave of generative AI applications. If you’re building LLM-powered apps, recommendation systems, or AI search engines, S3 Vectors can simplify your architecture by letting you manage objects + embeddings in one place. 🔔 Subscribe for more AI, Cloud, and AWS tutorials! medium: / amazon-s3-vectors-the-future-of-vector-sto... AWS: https://aws.amazon.com/s3/features/ve...