Building a Multimodal Search Engine with Amazon Titan Embeddings, Aurora Serverless PostgreSQL, and LangChain
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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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Q&A
如何使用Amazon Titan Embeddings生成文本和图像的嵌入向量？
可以通过使用Amazon Titan Embeddings模型来生成文本和图像的嵌入向量，这些嵌入向量可以用于多模态搜索引擎的构建。
LangChain在文本处理中的作用是什么？
LangChain用于将文本分割成有意义的语义片段，以便更好地生成嵌入和进行搜索。
如何创建和查询FAISS向量数据库？
可以通过创建本地FAISS向量数据库来实现高效的存储和检索，具体步骤包括生成嵌入并将其存储在FAISS中。
Amazon Aurora PostgreSQL如何实现向量存储？
在Amazon Aurora PostgreSQL中，可以通过实现pgvector扩展来存储和检索高维数据的向量。
构建图像搜索应用程序的关键步骤是什么？
关键步骤包括使用Titan Multimodal Embeddings生成图像的嵌入，结合LangChain和FAISS进行查询和检索。
这篇文章的下一步内容是什么？
下一步将介绍如何将当前解决方案转变为无服务器可扩展架构，使用AWS CDK和Lambda函数。
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