demo ai app

❍ Demonstração de filmes

Um exemplo de aplicativo de filmes criado com ❍ Ion para demonstrar como usar IA em seus aplicativos usando seus dados — movies.sst.dev

O banco de dados de filmes deste aplicativo contém cerca de 700 filmes populares. Você pode pesquisá-los, conferir filmes relacionados, e alguns dos filmes também estão marcados.

Sobre

A maioria das demonstrações de IA até agora inclui alguma forma de chat. Embora isso seja útil, não se aplica à maioria dos aplicativos existentes. Também envolve o armazenamento de seus dados fora de sua infraestrutura.

Esta demonstração mostra como você pode usar recursos relacionados à IA em sua infraestrutura de uma forma que faça sentido para seus usuários.

IA

Os seguintes recursos de IA são alimentados por nosso novo componente Vector.

1. Tags – Classifique os dados com base em texto mais descritivo e com mais contexto
2. Relacionado – Encontre dados semanticamente semelhantes em seu banco de dados
3. Pesquisa – Pesquise profundamente seus dados e imagens usando linguagem natural
4. Pesquise imagens – Faça uma pesquisa profunda em seus dados, incluindo suas imagens

Componente vetorial

O componente Vector é baseado no Amazon Bedrock e expõe algumas funções que facilitam o uso da IA ​​com seus dados.

• ingest : pega algum texto, gera uma incorporação com um determinado modelo e o armazena em um banco de dados Vector desenvolvido por RDS. Também são necessários alguns metadados para marcar os dados.
• retrieve : recebe um prompt e, opcionalmente, os metadados para filtrar. Retorna resultados correspondentes com uma pontuação de 0 a 1.

Modelos

Atualmente, os embeddings podem ser gerados usando titan-embed-text-v1 , titan-embed-image-v1 e text-embedding-ada-002 .

Íon

❍ Ion é um novo mecanismo experimental para SST que possui algumas vantagens exclusivas sobre nosso mecanismo anterior baseado em CDK. Aqui estão alguns que você pode ver em ação neste repositório:

1. É muito mais rápido de implantar, 10x mais rápido
2. Não há pilhas ou limites de pilha
3. Sem problemas de dependência cíclica nos seus recursos
4. O acesso a recursos vinculados em Next.js não precisa de espera de nível superior
5. Next.js 14 com recursos vinculados são implantados em ordem e não precisam de implantação dupla
6. Os aplicativos Next.js têm acesso a recursos vinculados sem a necessidade de sst bind next build

Como funciona

Esta demonstração funciona ingerindo dados de filmes do IMDB, gerando embeddings e armazenando-os em um banco de dados Vector. O aplicativo Next.js recupera os dados do banco de dados Vector.

O aplicativo de amostra é composto por quatro componentes simples definidos em sst.config.ts :

1. Uma tabela DynamoDB para armazenar os filmes
2. Um balde S3 para armazenar os pôsteres
3. Um banco de dados vetorial para armazenar os embeddings
4. Um aplicativo Next.js

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