Elizabeth Fuentes L
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De Notebook a Serverless: Creando un Motor de Búsqueda Multimodal con Amazon Bedrock y PostgreSQL
Construye un motor de búsqueda multimodal usando Amazon Bedrock y LangChain. Aprende a generar y almacenar embeddings de texto e imágenes en PostgreSQL para búsquedas de similitud eficientes. Este tutorial práctico de Python demuestra cómo aprovechar los embeddings impulsados por IA para mejorar tu aplicación RAG.
Introducción
En el mundo actual impulsado por datos, la capacidad de buscar y recuperar información de manera eficiente a través de varias modalidades se está volviendo cada vez más importante. Aquí es donde entran en juego los motores de búsqueda multimodales, que pueden procesar y comprender texto, imágenes y otros tipos de datos simultáneamente. Esta serie de blogs de dos partes profundiza en la construcción de un motor de búsqueda multimodal de última generación, aprovechando el poder de Amazon Titan Embeddings, Amazon Bedrock y LangChain.
Esta guía te guiará a través del proceso de crear un sistema de búsqueda que comprenda información tanto textual como visual. Descubrirás cómo aprovechar los embeddings vectoriales para representar texto e imágenes en un espacio semántico unificado, almacenarlos eficientemente en Amazon Aurora PostgreSQL y realizar búsquedas de similitud. Esta guía es invaluable ya sea que estés desarrollando una plataforma de comercio electrónico, un sistema de gestión de contenidos o cualquier aplicación que requiera capacidades de búsqueda avanzadas.
Parte 1: Construyendo un Motor de Búsqueda Multimodal con Amazon Titan Embeddings, Aurora Serveless PostgreSQL y LangChain
En la primera parte de esta serie, profundizarás en los componentes principales de nuestro motor de búsqueda multimodal. Usando un entorno Jupyter Notebook, exploraremos cómo:
- Generar embeddings avanzados de texto e imagen usando los modelos de Amazon Titan Embeddings.
- Aprovechar LangChain para segmentar texto en fragmentos semánticos significativos.
- Crear y consultar bases de datos vectoriales FAISS locales para un almacenamiento y recuperación eficientes
- Desarrollar una potente aplicación de búsqueda de imágenes utilizando Titan Multimodal Embeddings.
- Implementar almacenamiento vectorial en Amazon Aurora PostgreSQL con la extensión pgvector
Parte 2: Desplegando una Aplicación Serverless de Embeddings con AWS CDK, Lambda y Amazon Aurora PostgreSQL
Basándonos en los cimientos establecidos en la Parte 1, nuestra segunda entrega se centrará en transformar nuestra solución basada en notebooks en una arquitectura serverless escalable. Aprenderás cómo:
- Desarrollar funciones AWS Lambda para tareas de generación y recuperación de embeddings.
- Utilizar AWS CDK para definir y desplegar nuestra infraestructura serverless como código.
- Integrar nuestras funciones Lambda con Amazon S3 para almacenamiento de archivos y Amazon Aurora PostgreSQL para datos vectoriales.
- Crear un motor de búsqueda multimodal serverless completamente funcional.
Conclusión
En esta guía, has explorado la construcción de un potente motor de búsqueda multimodal utilizando Amazon Titan Embeddings, Bedrock y LangChain. Al integrar consultas de texto e imagen dentro de una base de datos PostgreSQL, has demostrado cómo crear capacidades de búsqueda flexibles e impulsadas por IA que van más allá de los enfoques tradicionales basados en palabras clave.
Esta tecnología puede mejorar aplicaciones en varios dominios, desde comercio electrónico hasta gestión de contenidos. Te animo a experimentar con estas herramientas en tus propios proyectos y mantenerte actualizado sobre los avances en bases de datos vectoriales y tecnologías de embeddings.
Me encantaría escuchar sobre tus experiencias implementando esta solución o cualquier aplicación innovadora que desarrolles. Comparte tus pensamientos y preguntas en los comentarios a continuación.
¡Feliz codificación, y que tus búsquedas siempre encuentren lo que estás buscando! 😉
Gracias,
Eli
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