Aurora Postgres come vector database

<p>Come si può trasformare Aurora PostgreSQL in un vector database grazie a pgvector? Come si automatizza la generazione dei vector embeddings usando Amazon Bedrock? Quali sono i cinque approcci architetturali — dal più semplice al più scalabile — per mantenere gli embeddings sempre aggiornati quando i dati cambiano? Quando conviene un approccio sincrono e quando invece è meglio disaccoppiare con Lambda, SQS o pg_cron? Oggi ne parliamo con Domenico Di Salvia, Specialist Solutions Architect di AWS, che ci racconta come unire il mondo dei database relazionali con quello della Generative AI.</p><p><br></p><p><strong>Link utili:</strong></p><p>- <a href="">Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock</a></p><p>- <a href="">Embedding Automation Strategies for Aurora PostgreSQL</a></p>