demo ai app

❍ Демо-версия фильмов

Пример приложения для просмотра фильмов, созданного с помощью ❍ Ion, чтобы продемонстрировать, как использовать ИИ в ваших приложениях с использованием ваших данных — Movies.sst.dev

База данных фильмов в этом приложении содержит около 700 популярных фильмов. Вы можете выполнять поиск по ним, просматривать похожие фильмы, а некоторые фильмы также отмечены тегами.

О

Большинство демонстраций ИИ на сегодняшний день включают в себя ту или иную форму чата. Хотя это полезно, это не относится к большинству существующих приложений. Это также предполагает хранение ваших данных за пределами вашей инфраструктуры.

В этой демонстрации показано, как вы можете использовать функции искусственного интеллекта в своей инфраструктуре так, чтобы это было понятно вашим пользователям.

ИИ

Следующие функции искусственного интеллекта реализованы на основе нашего нового компонента Vector.

1. Теги — классифицируйте данные на основе текста, который является более описательным и несет больше контекста.
2. Связанные — найдите семантически похожие данные в вашей базе данных.
3. Поиск — глубокий поиск данных и изображений с использованием естественного языка.
4. Поиск изображений . Выполните глубокий поиск по вашим данным, включая изображения.

Векторный компонент

Компонент Vector основан на Amazon Bedrock и предоставляет несколько функций, которые упрощают использование ИИ с вашими данными.

• ingest : принимает некоторый текст, генерирует внедрение с заданной моделью и сохраняет его в базе данных Vector на базе RDS. Также требуются некоторые метаданные для маркировки данных.
• retrieve : принимает запрос и, при необходимости, метаданные для фильтрации. Возвращает результаты сопоставления со счетом 0–1.

Модели

В настоящее время вложения могут быть созданы с использованием titan-embed-text-v1 , titan-embed-image-v1 и text-embedding-ada-002 .

Ион

❍ Ion — это новый экспериментальный движок для SST, который имеет ряд уникальных преимуществ по сравнению с нашим предыдущим движком на базе CDK. Вот пара, которую вы можете увидеть в действии в этом репозитории:

1. Развертывание происходит намного быстрее, в 10 раз быстрее.
2. Нет стеков или ограничений по стекам
3. Никаких проблем с циклическими зависимостями в ваших ресурсах.
4. Для доступа к связанным ресурсам в Next.js не требуется ожидание верхнего уровня.
5. Next.js 14 со связанными ресурсами развертывается по порядку и не требует двойного развертывания.
6. Приложения Next.js имеют доступ к связанным ресурсам без необходимости sst bind next build

Как это работает

Эта демонстрация работает путем приема данных фильма из IMDB, создания вложений и сохранения их в базе данных Vector. Затем приложение Next.js извлекает данные из базы данных Vector.

Пример приложения состоит из 4 простых компонентов, определенных в sst.config.ts :

1. Таблица DynamoDB для хранения фильмов
2. Ведро S3 для хранения плакатов.
3. База данных Vector для хранения вложений.
4. Приложение Next.js

---

Присоединяйтесь к сообществу SST в Discord и подписывайтесь на нас в Твиттере.