Ինչպե՞ս AI գործակալին տալ իմաստային հիշողություն առանց վեկտորային տվյալների բազայի

Այս հոդվածը ներկայացնում է, թե ինչպես կարելի է սերվերլես AI գործակալների համար ստեղծել կայուն իմաստային հիշողություն՝ օգտագործելով Amazon DynamoDB-ի վեկտորային որոնման հնարավորությունները և Amazon Bedrock-ի էմբեդինգները: Վեկտորները անմիջապես գործառնական տվյալների հետ DynamoDB-ում պահելով՝ մշակողները կարող են խուսափել հատուկ վեկտորային տվյալների բազաների կամ սինքրոնացման բարդ խողովակաշարերի անհրաժեշտությունից: Հեղինակը ցույց է տալիս, որ այս մոտեցումը զգալիորեն ավելի արագ է, քան S3-ի վրա հիմնված վեկտորային պահեստավորումը՝ ապահովելով մոտ 2.5 անգամ ավելի արագ գրառումներ և 1.4 անգամ ավելի արագ որոնումներ: Ուղեցույցը մանրամասնում է գործակալի հիշողության երեք շերտերը՝ վիճակը, սեսիան և երկարաժամկետ հիշողությունը, և տրամադրում է գործնական իրականացում Strands Harness-ի միջոցով: Այս մեթոդը հատկապես արդյունավետ է գործառնական տվյալների համար, մինչդեռ S3-ը ավելի հարմար է մեծ, ստատիկ տվյալների հավաքածուների համար: Դեմոնստրացիան ներառում է կարգավորման սկրիպտներ և կատարողականի չափանիշներ: