Cloud Generative AI: come usare Amazon S3 Vectors per sviluppare applicazioni con intelligenza artificiale generativa

Il primo storage ad oggetti con supporto ai vettori, promette di rivoluzionare le soluzioni di IA generativa

Una notizia che potrebbe far decollare la creazione di agenti AI per tantissimi sviluppatori di software è di pochi giorni fa: è arrivato Amazon S3 Vectors, uno storage vettoriale nativo all’interno di S3, il servizio di cloud storage per sviluppatori sicuramente più diffuso al mondo. La nuova funzionalità è in preview e non è ancora integrata in soluzioni di infrastruttura come codice (CloudFormation/CDK), quindi non è pronto per i sistemi di produzione principali, ma è ottimo per iniziare a sperimentare uno storage compatibile con l’intelligenza artificiale di portata rivoluzionaria. Se ti interessi di cloud generative AI, in questo articolo troverai un approfondimento su come usare Amazon S3 Vectors e i principali vantaggi.

• Cos’è Amazon S3 Vectors e perché è cruciale per i servizi di intelligenza artificiale  
• Vantaggi di Amazon S3 Vectors per i software di intelligenza artificiale generativa    
• Casi d’uso di sviluppo IA con Amazon S3 Vectors 
• Esempio architetturale AWS: pipeline end-to-end con S3 Vectors 
• Conclusioni 

Cos’è Amazon S3 Vectors e perché è cruciale per i servizi di intelligenza artificiale

Amazon S3 Vectors è una soluzione cloud di storage vettoriale ottimizzato in termini di costi. Permette di archiviare, indicizzare e interrogare miliardi di vettori in AWS, senza dover fornire alcuna infrastruttura, con una latenza su query vettoriali inferiore al secondo. Se devi sviluppare agenti di intelligenza artificiale o ricerche semantiche, che fanno largo uso di vettori, S3 Vectors potrebbe avere un impatto notevole sul tuo lavoro. La gestione dei vettori infatti è costosa, complessa e spesso comporta infrastrutture extra che non si vogliono prendere in carico. Con l’introduzione di S3 Vectors, Amazon S3 ora dispone di API integrate per archiviare, accedere e interrogare direttamente i vettori. Attenzione: attualmente le API sono disponibili in preview e non sono ancora integrate in SDK ufficiali AWS.

Vantaggi di Amazon S3 Vectors per i software di intelligenza artificiale generativa

I vantaggi di Amazon S3 Vectors per chi sviluppa software di intelligenza artificiale generativa sono notevoli.

• Risparmio. La grande novità è che può essere fino al 90% più economico rispetto alle configurazioni tradizionali di database vettoriali. Con i bucket vettoriali, paghi solo per ciò che usi: costi di caricamento, archiviazione e interrogazione possono ridursi drasticamente.
• Velocità. Prestazioni delle query inferiori al secondo, anche su larga scala.
• Durabilità ed elasticità. Come Amazon S3, offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni
• AI-native. Progettato appositamente per agenti AI, ricerca semantica e Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Integrazioni. S3 Vectors si integra con altri servizi come Amazon Bedrock Knowledge Bases. Questo permette di rendere lo sviluppo di architetture RAG molto più semplice ed economico.

A fianco delle soluzioni vettoriali più diffuse, come Amazon OpenSearch o servizi come Pinecone, consente di suddividere i dati vettoriali in diversi livelli, per coniugare meglio efficienza dei costi e prestazioni, a seconda del proprio caso d’uso:

• Su S3 può essere conservata la “memoria a lungo termine”, con benefici in termini di costo
• Su Amazon OpenSearch o servizi come Pinecone si gestisce invece come una sorta di “memoria a breve termine” per inferenze più rapide

L’integrazione con gli altri servizi AWS è garantita e in continua espansione, ad esempio con SageMaker Unified Studio è possibile sperimentare pipeline di addestramento e validazione che sfruttano dataset vettoriali memorizzati in S3 Vectors.

Casi d’uso di sviluppo IA con Amazon S3 Vectors

Sebbene non sia ancora pronto per essere usato in produzione, vale la pena capire e sperimentare i possibili casi d’uso di Amazon S3 Vectors. Innanzitutto, se ti occupi di sviluppo software con intelligenza artificiale e vuoi ottimizzare costi, tempi e prestazioni, ti consigliamo di approfondire gli aspetti tecnici in questo articolo. Il nostro Head of Software Engeneering Davide De Sio spiega come costruire una RAG potenziata da S3 Vectors con Amazon Knowledge Bases, in pochi semplici step.Una volta realizzata l’integrazione, sarà sufficiente caricare le fonti di dati desiderate su S3 bucket, tramite un semplice file csv. A questo punto ti basterà interrogare la tua app di generative AI utilizzando il linguaggio naturale, per ottenere istantaneamente una risposta completa.Vediamo alcuni esempi:

Diagnostica per immagini

Con S3 Vectors puoi sviluppare un software di intelligenza artificiale generativa che può individuare analogie tra miliardi di immagini mediche. Confrontando dati pubblici (immagini, ricerche, etc.) e le fonti di dati privati di una clinica, il software, interrogato attraverso un semplice prompt, potrà individuare casi simili e suggerire diagnosi, cure e prevenzione. I vettori, infatti, vengono creati come rappresentazioni numeriche che preservano le relazioni semantiche tra i contenuti (come testo, immagini o audio) in modo che elementi simili siano posizionati più vicini tra loro.Un vantaggio di S3 Vectors consiste proprio nella capacità di eseguire ricerche basate sul significato semantico anziché sulla corrispondenza esatta, confrontando matematicamente quanto i vettori sono vicini tra loro.

Analisi contenuti video

Caricando embedding video in S3 Vectors, si possono costruire applicazioni che indicizzano e ricercano tra milioni di ore di video, per individuare immediatamente scene e contenuti rilevanti a costi ridotti e senza infrastrutture. Attraverso applicazioni di comprensione video le aziende possono cercare, riassumere e analizzare i propri contenuti con una precisione simile a quella umana, comprendendo non solo immagini e sequenze filmate, ma anche il contesto semantico sottostante. Vediamo qualche applicazione pratica:Formazione continua: ottimizzare la formazione dei dipendenti fornendo un output su uno specifico argomento, senza dover visionare ore e ore di webinar, che possono includere temi per alcuni già noti.Comunicazione aziendale: comprendere e selezionare i passaggi più in focus per diversi pubblici o con diversi obiettivi commerciali, su grandi archivi di video aziendali, per creare nuovi contenuti su misura da condividere sui propri canali, in diversi formati (video, audio, testo, etc.)

Esempio architetturale AWS: pipeline end-to-end con S3 Vectors

Come creare passo passo generative AI solutions con S3 Vectors? Vediamo di seguito un esempio architetturale.1 – Ingestione dati 

• Le fonti (documenti, immagini, video, log) vengono caricate su Amazon S3 bucket standard.
• Esempio: caricamento CSV, PDF o dataset di immagini mediche.

2 – Generazione embedding

• Con Amazon Bedrock (modelli foundation) o Amazon SageMaker (modelli open-source) i dati vengono trasformati in vettori numerici.
• Ogni documento o contenuto multimediale viene rappresentato da un embedding che cattura il significato semantico.

3 – Storage vettoriale 

• Gli embedding generati vengono salvati su Amazon S3 Vectors. 
• Questo consente di archiviare miliardi di vettori con costi simili a S3 standard, mantenendo accesso nativo via API.

4 – Indicizzazione ibrida 

• Per casi d’uso che richiedono latenza minima, una copia dei vettori può essere indicizzata in Amazon OpenSearch Service o in un servizio specializzato (es. Pinecone).
• Strategia a layers:
  • S3 Vectors = memoria a lungo termine (storage economico e persistente)
  • OpenSearch/Pinecone = memoria a breve termine (query veloci su subset).

5- Query e Retrieval Augmented Generation (RAG) 

• Un’applicazione (web o API) riceve una query in linguaggio naturale dall’utente.
• La query viene convertita in embedding tramite Bedrock/SageMaker.
• L’embedding viene confrontato con quelli presenti in S3 Vectors (o su OpenSearch, a seconda del trade-off costo/velocità).
• I contenuti più rilevanti vengono recuperati e passati a un LLM (via Bedrock) per generare una risposta contestuale.

Riportiamo il tutto su un caso pratico semplice di analisi documentale aziendale:

• Ingestione: caricamento di policy, contratti e manuali interni su S3.
• Embedding: trasformazione testi in vettori con Bedrock.
• Storage: archiviazione embedding in S3 Vectors.
• Query: un dipendente chiede: “Qual è la policy ferie 2025?” → embedding della query → match in S3 Vectors → retrieval documento corretto → LLM genera risposta.

Conclusioni

Con S3 Vectors faremo un salto in termini di costi e semplicità nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale. Costruire software basati su ricerca semantica e per similarità o sulla RAG sarà notevolmente più economico e semplice in termini di infrastruttura. Applicazioni, agenti e in generale tutti gli strumenti di intelligenza artificiale generativa necessitano di accedere a volumi di dati crescenti. S3 Vectors permette di archiviare enormi quantità di dati non strutturati come immagini, video, documenti e file audio con la stessa elasticità, prezzo, durabilità e scalabilità di S3. Questo permetterà di sfruttare e monetizzare al meglio dati, asset e competenze aziendali e ottimizzare molti processi interni. Se nella tua agenzia intelligenza artificiale e software si incontrano spesso nelle richieste dei tuoi clienti, dovresti sicuramente iniziare a sperimentare questo nuovo servizio AWS. Quando sarà pronto per l’ambiente di produzione, molte logiche architetturali verranno ridefinite in chiave di maggior efficienza e potresti dover ri-progettare le RAG che hai già realizzato.Come iniziare ad usare subito S3 Vectors?   Quali servizi AWS supportano la generative AI?   Come iniziare a sviluppare software con intelligenza artificiale generativa?   Se vuoi saperne di più, non perderti il nostro prossimo appuntamento in sede AWS per la Milano Digital Week, in programma il 2 ottobre 2025. Iscriviti gratis qui: Generative AI Ideation Workshop