# 他の AWS サービスで S3 Vectors を使用する
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S3 Vectors は他の AWS サービスと統合してベクトル処理機能を強化し、AI および機械学習ワークロードのための包括的なソリューションを提供します。これらの統合により、S3 Vectors のコスト効率の高いストレージと、他の AWS サービスの特殊な機能を活用できます。

## 利用可能な統合
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S3 Vectors は、以下の AWS サービスとのネイティブな統合を提供します。
+ [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/opensearch-service/) - ベクトルインデックスのスナップショットを Amazon OpenSearch Service にエクスポートして、1 秒あたりの高いクエリ数 (QPS) と低レイテンシーのベクトル検索を実行できます。さらに、Amazon OpenSearch Service は、ハイブリッド検索、集計、高度なフィルタリング、ファセット検索などの高度な検索機能に Amazon OpenSearch Service API オペレーションを使用しながらコストを最適化したいお客様向けの新しい低コストエンジンとして Amazon S3 Vectors を追加します。
+ [Amazon Bedrock ナレッジベース](https://aws.amazon.com/bedrock/knowledge-bases/) - 検索拡張生成 (RAG) アプリケーションのベクトルストアとして S3 Vectors を使用し、ナレッジベースオペレーションのクエリパフォーマンスを維持しながらストレージコストを削減します。この統合には、Amazon Bedrock コンソールまたは [Amazon SageMaker AI Unified Studio](https://aws.amazon.com/sagemaker/unified-studio/) からアクセスできます。

## 統合のメリット
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これらの統合には、いくつかの主な利点があります。
+ **コスト最適化**: Amazon OpenSearch を使用した高度な検索機能など、特定のワークロードに特化したサービスを使用しながら、S3 Vectors に大規模なベクトルデータセットをコスト効率よく保存します。
+ **パフォーマンスの柔軟性**: パフォーマンス要件に適した統合を選択します。S3 Vectors は低スループットのストレージと散発的なクエリに適しており、高スループットで低レイテンシーの操作には、その他のサービスを使用します。
+ **ワークフロー統合**: ベクトル操作を既存の AWS ベースの AI および ML パイプラインにシームレスに組み込むことができます。
+ **管理の簡素化**: カスタムソリューションを構築するのではなく、マネージド統合を使用することで、運用の複雑さを軽減します。

**Topics**
+ [利用可能な統合](#s3-vectors-integration-available)
+ [統合のメリット](#s3-vectors-integration-benefits)
+ [OpenSearch Service での S3 Vectors の使用](s3-vectors-opensearch.md)
+ [S3 Vectors と Amazon Bedrock ナレッジベースを使用する](s3-vectors-bedrock-kb.md)