demo ai app

 영화 데모

데이터를 사용하여 앱에서 AI를 사용하는 방법을 시연하기 위한 Ion으로 구축된 샘플 영화 앱 — movie.sst.dev

이 앱의 영화 데이터베이스에는 약 700편의 인기 영화가 포함되어 있습니다. 검색해서 관련 영화도 확인할 수 있고, 일부 영화에는 태그도 붙어있습니다.

에 대한

현재까지 대부분의 AI 데모에는 일종의 채팅이 포함되어 있습니다. 이는 유용하지만 대부분의 앱에는 적용되지 않습니다. 또한 인프라 외부에 데이터를 저장하는 것도 포함됩니다.

이 데모에서는 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 인프라에서 AI 관련 기능을 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다.

일체 포함

다음 AI 기능은 새로운 Vector 구성 요소를 통해 구동됩니다.

1. 태그 — 더 설명적이고 더 많은 맥락을 전달하는 텍스트를 기반으로 데이터를 분류합니다.
2. 관련 — 데이터베이스에서 의미상 유사한 데이터를 찾습니다.
3. 검색 — 자연어를 사용하여 데이터와 이미지를 심층 검색합니다.
4. 이미지 검색 — 이미지를 포함한 데이터를 심층적으로 검색합니다.

벡터 구성요소

Vector 구성 요소는 Amazon Bedrock을 기반으로 하며 데이터에 AI를 쉽게 사용할 수 있게 해주는 몇 가지 기능을 제공합니다.

• ingest : 일부 텍스트를 가져와서 특정 모델로 임베딩을 생성하고 이를 RDS에서 제공하는 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 또한 데이터에 태그를 지정하기 위해 일부 메타데이터를 사용합니다.
• retrieve : 프롬프트와 선택적으로 필터링할 메타데이터를 가져옵니다. 0 - 1 점수로 일치하는 결과를 반환합니다.

모델

현재 임베딩은 titan-embed-text-v1 , titan-embed-image-v1 및 text-embedding-ada-002 사용하여 생성할 수 있습니다.

이온

 Ion은 이전 CDK 기반 엔진에 비해 몇 가지 고유한 장점을 지닌 SST용 실험적인 새 엔진입니다. 이 저장소에서 실제로 볼 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 배포 속도가 훨씬 빨라졌습니다. 10배 더 빠릅니다.
2. 스택이나 스택 제한이 없습니다.
3. 리소스에 순환 종속성 문제가 없습니다.
4. Next.js의 연결된 리소스에 액세스하려면 최상위 대기가 필요하지 않습니다.
5. 연결된 리소스가 있는 Next.js 14는 순서대로 배포되며 이중 배포가 필요하지 않습니다.
6. Next.js 앱은 sst bind next build 없이 연결된 리소스에 액세스할 수 있습니다.

작동 방식

이 데모는 IMDB에서 영화 데이터를 수집하고, 임베딩을 생성하고, 이를 벡터 데이터베이스에 저장하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 Next.js 앱은 Vector 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다.

샘플 앱은 sst.config.ts 에 정의된 4개의 간단한 구성 요소 로 구성됩니다.

1. 영화를 저장할 DynamoDB 테이블
2. 포스터를 보관할 S3 버킷
3. 임베딩을 저장하는 벡터 데이터베이스
4. Next.js 앱

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