OpenSearch Serverless coûte au minimum environ 700 $/mois, même avec un trafic nul. S3 Vectors réduit les coûts de stockage vectoriel jusqu'à 90 % sans aucune infrastructure à gérer. Voici comment le connecter aux bases de connaissances Bedrock avec Terraform.
Dans RAG Post 1, nous avons déployé une base de connaissances Bedrock avec OpenSearch Serverless comme magasin de vecteurs. Cela fonctionne, mais il y a un problème de coût douloureux : OpenSearch Serverless dispose d'un minimum de 4 OCU (2 d'indexation + 2 de recherche) qui fonctionnent 24h/24 et 7j/7, ce qui coûte environ 700 $/mois, même sans aucune requête.
Pour les environnements de développement, les outils internes ou tout pipeline RAG dans lequel vous n'effectuez pas de recherche en temps réel auprès des utilisateurs, c'est un chiffre difficile à justifier. Amazon S3 Vectors change complètement l'équation. Il s'agit d'un nouveau type de compartiment S3 avec stockage vectoriel natif et recherche de similarité intégrées : aucune infrastructure à provisionner, aucun coût minimum et jusqu'à 90 % moins cher que les bases de données vectorielles conventionnelles. Désormais GA avec prise en charge de 2 milliards de vecteurs par index. Cet article explique comment le configurer avec Terraform et quand l'utiliser. 🎯
Voyons ce que coûte réellement une base de connaissances de développement/test avec OpenSearch Serverless :
| Composant | Coût mensuel (us-east-1) |
|---|---|
| OpenSearch Serverless (4 OCU minimum) | ~700 $ |
| Compartiment de sources de données S3 | ~1$ |
| Modèle d'intégration (Titan V2, utilisation légère) | ~5 $ |
| Total | ~706 $ |
Même avec les réplicas de secours désactivés (notre configuration de développement Post 1), vous payez toujours pour un calcul qui reste inactif la plupart du temps. Pour une équipe exécutant 3 à 4 bases de connaissances en développement, cela représente 2 800 $/mois ri...
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