demo ai app
1.0.0
Eine Beispiel-Film-App, die mit ❍ Ion erstellt wurde, um zu demonstrieren, wie Sie KI in Ihren Apps mithilfe Ihrer Daten verwenden – movies.sst.dev
Die Filmdatenbank dieser App enthält rund 700 beliebte Filme. Sie können sie durchsuchen, sich verwandte Filme ansehen und einige der Filme sind auch mit Tags versehen.
Die meisten bisherigen KI-Demos beinhalten irgendeine Form von Chat. Dies ist zwar nützlich, gilt jedoch nicht für die meisten Apps da draußen. Dazu gehört auch die Speicherung Ihrer Daten außerhalb Ihrer Infrastruktur.
Diese Demo zeigt, wie Sie KI-bezogene Funktionen in Ihrer Infrastruktur auf eine für Ihre Benutzer sinnvolle Weise nutzen können.
Die folgenden KI-Funktionen werden von unserer neuen Vector-Komponente unterstützt.
Die Vector-Komponente basiert auf Amazon Bedrock und bietet eine Reihe von Funktionen, die die Verwendung von KI für Ihre Daten vereinfachen.
ingest : Dies nimmt etwas Text, generiert eine Einbettung mit einem bestimmten Modell und speichert sie in einer Vector-Datenbank, die von RDS unterstützt wird. Benötigt außerdem einige Metadaten, um die Daten zu kennzeichnen.retrieve : Nimmt eine Eingabeaufforderung und optional die Metadaten zum Filtern entgegen. Gibt übereinstimmende Ergebnisse mit einer Punktzahl von 0 bis 1 zurück. Derzeit können die Einbettungen mit titan-embed-text-v1 , titan-embed-image-v1 und text-embedding-ada-002 generiert werden.
❍ Ion ist eine experimentelle neue Engine für SST, die einige einzigartige Vorteile gegenüber unserer vorherigen CDK-basierten Engine bietet. Hier sind einige, die Sie in diesem Repo in Aktion sehen können:
sst bind next build erforderlich ist Bei dieser Demo werden Filmdaten aus der IMDB erfasst, Einbettungen generiert und in einer Vector-Datenbank gespeichert. Die Next.js-App ruft dann die Daten aus der Vector-Datenbank ab.
Die Beispiel-App besteht aus 4 einfachen Komponenten, die in sst.config.ts definiert sind:
Treten Sie der SST-Community auf Discord bei und folgen Sie uns auf Twitter.
