如何用 DynamoDB 原生向量搜索构建 RAG 流程（简明讲解）

文章指出多数工程师一需要相似度搜索就转向专用向量数据库，从而增加延迟与运维开销；而 DynamoDB 新近宣布原生向量索引，可将嵌入向量与业务数据一同存储。文中演示如何仅用 DynamoDB 和纯 Node.js，将该新功能转化为搭配 Claude 的完整检索增强生成（RAG）流程。RAG 分两步：从知识库检索最相关的文本块，再由 LLM（如 Claude）生成融合这些文本块的回答；历史上检索步骤需要专门的向量存储。

AI推荐理由 介绍如何利用 DynamoDB 新发布的原生向量索引，仅用 DynamoDB 与纯 Node.js 搭配 Claude 构建完整 RAG 流程。该内容涉及具体产品新功能与可落地的工程方案，对 AI 应用开发者有参考价值，但为教程性质，未提供性能基准或独立验证。