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# S3 Vectors 最佳實務
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Amazon S3 Vectors 提供專用、成本最佳化的向量儲存，供啟用 AI 的應用程式使用，並對儲存在 Amazon S3 中的內容進行語義搜尋。S3 Vectors 旨在為儲存向量資料集提供 S3 層級彈性和耐久性，為冷查詢提供低於一秒的查詢效能，為暖查詢提供低至 100 毫秒的查詢效能，非常適合需要建置和增長向量索引的應用程式。憑藉 S3 Vectors，您可以使用一組專用的 API 操作，在向量資料上儲存、存取和執行相似度查詢，無需佈建任何基礎設施。如需詳細資訊，請參閱[使用 S3 Vectors 和向量儲存貯體](s3-vectors.md)。

 為了確保從 S3 Vectors 獲得最大利益，我們建議您執行以下最佳實務。

**插入和刪除向量**  
您的應用程式可以實現每個向量索引每秒最多一千個 [PutVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_PutVectors.html) 或 [DeleteVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_GetVectors.html) 請求，也可以插入或刪除每個向量索引每秒最多兩千五百個向量，以先達到限制為準。如果您超出請求率，可能會遇到 `429 TooManyRequestsException` 錯誤。  
為了最佳化成本，我們建議大量插入和刪除向量，每個 API 請求的批次大小上限為 500 個向量。如果您的工作負載需要較小的批次，您最多可以傳送每秒 1，000 個請求的並行請求。若要達到每秒 2，500 個向量的最大輸送量，您可以傳送每秒 5 個批次，每個批次 500 個向量，或每秒 1，000 個批次，每個平均 2.5 個向量。

**在 S3 向量索引中存取和查詢向量**  
 您的應用程式可以達到每個 S3 向量索引每秒數百個 [QueryVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_QueryVectors.html)、[GetVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_GetVectors.html) 或 [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors.html) 請求。如果您超出請求率，可能會遇到 `429 TooManyRequestsException` 錯誤。建議您使用重試機制，並將應用程式設定為傳送較少請求數。

**跨向量索引擴展**  
為了改善每個向量索引的查詢效能，請考量將您的應用程式設定為盡可能將向量分成多個向量索引。例如，若您有多租用戶工作負載，且應用程式會個別查詢每個租用戶，請考量將每個租用戶的向量儲存在個別的向量索引中。如需詳細資訊，請參閱[向量索引](s3-vectors-indexes.md)。

**實作具有單獨向量索引的多租用戶**  
藉由使用每個租用戶的單一向量索引來組織向量資料，即可實現多租用戶。您可以使用 IAM 和儲存貯體政策，限制每個租用戶只能存取其指定的向量索引。此方法有助於維護資料隔離，並藉由消除為每個租用戶建立個別儲存貯體的需求，簡化管理。如需詳細資訊，請參閱[S3 Vectors 中的身分和存取管理](s3-vectors-access-management.md)。

**設定向量索引之不可篩選的中繼資料欄位**  
建立向量索引時，請將不需要篩選的中繼資料欄位設定為不可篩選的中繼資料索引鍵。例如，當您只需要用於參考時，請將向量嵌入的文字區塊儲存為不可篩選的中繼資料欄位。如需詳細資訊，請參閱[不可篩選的中繼資料](s3-vectors-metadata-filtering.md#s3-vectors-metadata-filtering-non-filterable)。