demo ai app

❍ 電影示範

使用 Ion 建立的範例電影應用程式示範如何使用您的資料在應用程式中使用 AI — movie.sst.dev

此應用程式中的影片資料庫包含約 700 部熱門電影。您可以搜尋它們，查看相關電影，有些電影還帶有標籤。

關於

迄今為止，大多數人工智慧演示都包含某種形式的聊天。雖然這很有用，但它並不適用於大多數應用程式。它還涉及將資料儲存在基礎設施之外。

該演示展示瞭如何以對用戶有意義的方式在基礎設施中使用 AI 相關功能。

人工智慧

以下 AI 功能由我們新的 Vector 元件提供支援。

1. 標籤— 根據更具描述性且包含更多上下文的文字對資料進行分類
2. 相關— 在資料庫中尋找語意相似的數據
3. 搜尋- 使用自然語言深度搜尋您的資料和圖像
4. 搜尋圖像- 深入搜尋您的數據，包括圖像

向量分量

Vector 元件基於 Amazon Bedrock，它公開了幾個函數，讓您可以輕鬆地將 AI 與資料結合使用。

• ingest ：這需要一些文本，使用給定模型產生嵌入，並將其儲存在由 RDS 提供支援的 Vector 資料庫中。還需要一些元資料來標記資料。
• retrieve ：接受提示和可選的要過濾的元資料。傳回分數為 0 - 1 的匹配結果。

型號

目前，可以使用titan-embed-text-v1 、 titan-embed-image-v1和text-embedding-ada-002產生嵌入。

離子

❍ Ion 是 SST 的實驗性新引擎，與我們先前基於 CDK 的引擎相比，具有一些獨特的優勢。以下是您可以在此存儲庫中看到的一些實際操作：

1. 部署速度快很多，快了 10 倍
2. 沒有堆疊或堆疊限制
3. 您的資源中沒有循環依賴問題
4. 存取 Next.js 中的連結資源不需要頂級等待
5. 具有連結資源的 Next.js 14 依序部署，不需要雙重部署
6. Next.js 應用程式可以存取連結的資源，無需sst bind next build

它是如何運作的

該演示的工作原理是從 IMDB 中提取電影資料、生成嵌入並將其儲存在 Vector 資料庫中。 Next.js 應用程式然後從 Vector 資料庫檢索資料。

範例應用程式由sst.config.ts中定義的4 個簡單元件組成：

1. 用於儲存電影的 DynamoDB 表
2. 用於存儲海報的 S3 存儲桶
3. 用於儲存嵌入的 Vector 資料庫
4. Next.js 應用程式

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