demo ai app

❍ Démo de films

Un exemple d'application de films créée avec ❍ Ion pour démontrer comment utiliser l'IA dans vos applications en utilisant vos données — movies.sst.dev

La base de données de films de cette application contient environ 700 films populaires. Vous pouvez les parcourir, consulter des films connexes, et certains films sont également étiquetés.

À propos

La plupart des démos d’IA à ce jour incluent une forme de chat. Bien que cela soit utile, cela ne s'applique pas à la majorité des applications disponibles. Cela implique également de stocker vos données en dehors de votre infrastructure.

Cette démo montre comment vous pouvez utiliser les fonctionnalités liées à l'IA dans votre infrastructure d'une manière logique pour vos utilisateurs.

IA

Les fonctionnalités d'IA suivantes sont alimentées par notre nouveau composant Vector.

1. Balises — Classez les données en fonction d'un texte plus descriptif et plus contextuel
2. Connexe — Recherchez des données sémantiquement similaires dans votre base de données
3. Recherche – Recherchez en profondeur vos données et images en utilisant le langage naturel
4. Rechercher des images — Effectuez une recherche approfondie dans vos données, y compris vos images

Composante vectorielle

Le composant Vector est basé sur Amazon Bedrock et expose quelques fonctions qui facilitent l'utilisation de l'IA avec vos données.

• ingest : cela prend du texte, génère une intégration avec un modèle donné et le stocke dans une base de données Vector alimentée par RDS. Prend également des métadonnées pour baliser les données.
• retrieve : prend une invite et éventuellement les métadonnées sur lesquelles filtrer. Renvoie les résultats correspondants avec un score de 0 à 1.

Modèles

Actuellement, les intégrations peuvent être générées à l'aide de titan-embed-text-v1 , titan-embed-image-v1 et text-embedding-ada-002 .

Ion

❍ Ion est un nouveau moteur expérimental pour SST qui présente des avantages uniques par rapport à notre précédent moteur basé sur CDK. En voici quelques-uns que vous pouvez voir en action dans ce dépôt :

1. C'est beaucoup plus rapide à déployer, 10 fois plus rapide
2. Il n'y a pas de piles ni de limites de piles
3. Aucun problème de dépendance cyclique dans vos ressources
4. L'accès aux ressources liées dans Next.js ne nécessite pas d'attente de niveau supérieur
5. Next.js 14 avec les ressources liées sont déployés dans l'ordre et ne nécessitent pas de double déploiement
6. Les applications Next.js ont accès aux ressources liées sans avoir besoin de sst bind next build

Comment ça marche

Cette démo fonctionne en ingérant des données de film depuis IMDB, en générant des intégrations et en les stockant dans une base de données Vector. L'application Next.js récupère ensuite les données de la base de données Vector.

L'exemple d'application est composé de 4 composants simples définis dans le sst.config.ts :

1. Une table DynamoDB pour stocker les films
2. Un bucket S3 pour stocker les affiches
3. Une base de données Vector pour stocker les plongements
4. Une application Next.js

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