🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.

Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.

По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).

🟡Дальше все работает как магия

Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.

Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.

🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.

S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.

Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.

🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.

AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.

Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.

Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.

Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.


🟡Статья
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RAG #Amazon

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javanoscript: t.me/javanoscriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://news.1rj.ru/str/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg

Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://news.1rj.ru/str/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -

📕Ит-книги: https://news.1rj.ru/str/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🖥 ОГРОМНАЯ обучающая база по Java на русском языке — настоящая золотая жила для тех, кто хочет освоить один из самых востребованных языков в IT.

Это не просто курс — это полноценный путь от абсолютного нуля до уровня, пригодного для поиска работы.

Вы пройдёте всё: от основ языка и ООП до современных фреймворков, паттернов проектирования и реальных практик разработки.

🔹 Что внутри:

🟡 Полный путь обучения языку: синтаксис, концепции, архитектура, best practices
🟡 Ключевые алгоритмы и паттерны решения задач — с примерами и объяснениями
🟡 Множество видеоразборов сложных тем и реальных кейсов
🟡 Практика на каждом шагу: упражнения разного уровня сложности после каждой лекции
🟡 Проект живёт с 2018 года и постоянно обновляется — вместе с новыми версиями Java, Spring, инструментами и подходами

Здесь вы не просто выучите Java — вы станете настоящим базированным разработчиком.

🚀 Становимся гуру Java здесь

@javatg

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год

Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями.

Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).

🔜 Подробности

🖥В тг добавили ChatGPT-5, который стал значительно умнее !

Новая версия лучше в:
- коде
- написание текстов
- распознании изображений
- стилизации ваших фоток
И не только

Попробуйте сами: t.me/Chatgpturbobot

📌Новый прорыв в алгоритмах: найден способ считать кратчайшие пути быстрее Дейкстры

Метод преодоления "барьера сортировки" для задач кратчайшего пути в ориентированных графах.

Группа исследователей из университетов Синьхуа, Стенфорда и Института Макса Планика представили детерминированный алгоритм для решения задачи SSSP в ориентированных графах с неотрицательными вещественными весами, который работает за время, пропорциональное числу ребер, умноженному на логарифмический множитель, который растет медленнее, чем обычный логарифм.

Проблема поиска кратчайшего пути от одной вершины до всех остальных (SSSP) — одна из фундаментальных в теории графов, и её история тянется с 50-х годов прошлого века. Классический алгоритм Дейкстры, в связке с продвинутыми структурами данных, решает эту задачу за время, которое примерно пропорционально сумме числа рёбер и произведения числа вершин на логарифм от их же числа.

Именно этот множитель - число вершин, умноженное на логарифм, долгое время считался теоретическим минимумом, так как в своей основе алгоритм Дейкстры побочно сортирует вершины по расстоянию от источника. Этот предел известен как «барьер сортировки» и казался непреодолимым.

🟡Основная идея работы - гибрид из алгоритма Дейкстры и алгоритма Беллмана-Форда.

Алгоритм Дейкстры на каждом шаге выбирает из "границы" - множества еще не обработанных вершин ту, что находится ближе всего к источнику. Это и создает узкое место, так как размер границы может достигать величины, сопоставимой с общим числом вершин в графе, и на каждом шаге требуется находить минимум.

Алгоритм Беллмана-Форда, в свою очередь, не требует сортировки, но его сложность пропорциональна числу ребер, умноженному на количество шагов, что слишком долго.

🟡Новый подход использует рекурсию.

Вместо того чтобы поддерживать полную отсортированную границу, алгоритм фокусируется на ее сокращении. А если граница слишком велика, то запускается несколько шагов алгоритма Беллмана-Форда из ее вершин.

Это позволяет найти точное расстояние до некоторой части вершин, чьи кратчайшие пути коротки. Длинные же пути должны проходить через одну из "опорных" вершин, которых оказывается значительно меньше, чем вершин в исходной границе. Таким образом, сложная работа концентрируется только на этом небольшом наборе опорных точек.

🟡Принцип "разделяй и властвуй".

Он рекурсивно разбивает задачу на несколько уровней. На каждом уровне применяется вышеописанная техника сокращения границы, что позволяет значительно уменьшить объем работы на каждую вершину, поскольку логарифмический множитель эффективно делится на другой, более медленно растущий логарифмический член.

В итоге, путем подбора внутренних параметров алгоритма, которые являются специфическими функциями от логарифма числа вершин, и достигается итоговая временная сложность, пропорциональная числу ребер, умноженному на этот новый, более медленно растущий логарифмический множитель.

✔️ Зачем это нужно
— Быстрее решаются задачи в навигации, графах дорог, сетях и планировании.
— Доказано, что Дейкстра — не предел, и можно ещё ускорять поиск кратчайших путей.


🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Sorting #Graphs #Algorithm

🖥 Java 21: String Templates (JEP 430) — Интерполяция строк как в JavaScript, но со своим подходом

Java 21 представила новый способ работы со строками — *string templates*. Это функция-превью (preview), которую нужно включать явно (`--enable-preview`) и использовать с JDK 21 или 22. В Java 23 от неё отказались, чтобы переработать дизайн.

Как это работает?

- Используется шаблонный процессор, например STR.
- Сразу после него идёт точка . и строка-шаблон с выражениями внутри \{...}:

  String name = "Duke";
  String greeting = STR."My name is \{name}";
  // -> "My name is Duke"

Встроенные выражения могут быть любыми Java-выражениями: арифметика, методы, поля:

int x = 10, y = 20;
String result = STR."\{x} + \{y} = \{x + y}";
  

- Поддержка многострочных шаблонов
Можно использовать текстовые блоки для JSON, SQL и других структур:

String json = STR."""
{
  "user": "\{name}",
  "temp": \{tempC}
}
""";

Технические детали
Шаблоны создают объект StringTemplate (runtime представление), содержащий массив литералов и значений выражений.

- Есть разные шаблонные процессоры:
- STR — стандартная интерполяция
- FMT — поддерживает форматирование и локаль
- RAW — необработанный шаблон, для кастомной обработки

Текущее состояние
- Java 21: функция доступна как preview (JEP 430)
- Java 22: вторая preview-итерация
- Java 23: удалена (даже как preview), дизайн требует доработки

Почему удалили?
- Жалобы на синтаксис — \{} вместо привычного ${}, processor.template вместо простого подхода

- Смешение capture (формирование шаблона) и processing нарушает удобство расширения

- Производительность можно обеспечить и без специального синтаксиса

- Дискуссия среди разработчиков: часть считает interpolation небезопасной/бесполезной, часть — нужной функцией качества жизни

Итог

Java 21 попыталась упростить работу со строками и структурными текстами с помощью string templates — но разработка приостановлена из-за критики синтаксиса и архитектуры. Пока функция нестабильна и требует пересмотра.

📌 Подробнее