Building a Multimodal Search Engine with Amazon Titan Embeddings, Aurora Serverless PostgreSQL, and LangChain
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原文约800字/词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Amazon Bedrock和Amazon Aurora PostgreSQL构建文本和图像搜索引擎的方法，包括生成嵌入向量、使用LangChain分割文本、使用FAISS创建和查询向量数据库以及使用Titan Multimodal Embeddings构建图像搜索应用程序。文章还提供了先决条件和配置步骤，并提供了相关资源和教程链接。
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关键要点
- 使用Amazon Bedrock和Amazon Aurora PostgreSQL构建文本和图像搜索引擎的方法。
- 生成文本和图像的嵌入向量，使用Amazon Titan Embeddings。
- 利用LangChain将文本分割成有意义的语义片段。
- 创建和查询本地FAISS向量数据库以实现高效存储和检索。
- 开发基于Titan Multimodal Embeddings的强大图像搜索应用程序。
- 在Amazon Aurora PostgreSQL中实现pgvector扩展的向量存储。
- 先决条件包括Python基础知识、AWS账户和相关模型的访问权限。
- 提供了详细的步骤和Jupyter Notebook示例以指导构建过程。
- 强调了图像搜索应用程序在多模态搜索引擎中的重要性。
- 介绍了如何使用Amazon Aurora和pgvector进行高维数据的相似性搜索。
- 文章结尾提到将进入第二部分，构建无服务器可扩展架构。
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