# 向量
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每个向量都由一个键组成，该键唯一标识向量索引中的每个向量。此外，可以将元数据（例如年份、作者、流派、地点）作为键值对附加到每个向量。

向量数据操作包括插入、列出、查询和删除向量。要生成非结构化数据的新向量嵌入，可以使用 Amazon Bedrock 中的 [InvokeModel](https://docs.amazonaws.cn/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) API 操作来指定要使用的嵌入模型的模型 ID。此外，开源 Amazon S3 Vectors Embed CLI 工具提供了一种从命令行生成嵌入和执行语义搜索的简化方法。此开源工具可使用 Amazon Bedrock 基础模型自动生成向量嵌入，并在 S3 向量索引中自动执行语义搜索操作。有关该工具的更多信息，请参阅[使用 `s3vectors-embed-cli` 创建向量嵌入并执行语义搜索](s3-vectors-cli.md)。

## 向量概念
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**向量键**：每个向量都由索引中的唯一向量键标识。向量键最多可包含 1024 个字符，并且向量索引中必须是唯一的。键区分大小写，并可以包含任何 UTF-8 字符。

**向量维度**：维度是向量中值的数量。维度越大，需要的存储空间越多。索引中的所有向量必须具有相同数量的维度，这是在创建索引时指定的。维度必须是 1 和 4096 之间的整数。

**元数据**：可以将元数据作为键值对附加到向量，以提供其它上下文并在查询期间启用筛选。元数据同时包括可筛选和不可筛选的元数据键。可筛选的元数据用于查询筛选。不可筛选的元数据键是在创建向量索引时指定的，可提供其它上下文，但不能用于筛选。元数据支持字符串、数字和布尔值类型。有关可筛选和不可筛选的元数据的更多信息，请参阅[元数据筛选](s3-vectors-metadata-filtering.md)。有关元数据限制（包括每个向量的大小限制和每个向量的最大元数据键数）的更多信息，请参阅[限制和局限性](s3-vectors-limitations.md)。

**Topics**
+ [向量概念](#s3-vectors-concepts)
+ [将向量插入向量索引](s3-vectors-index-create.md)
+ [列出向量](s3-vectors-list.md)
+ [查询向量](s3-vectors-query.md)
+ [从向量索引中删除向量](s3-vectors-delete.md)
+ [元数据筛选](s3-vectors-metadata-filtering.md)