How to give semantic memory to an AI agent without a vector database
You can give a serverless AI agent durable, meaning-based memory using DynamoDB native vector search and Amazon Bedrock embeddings, without a dedicated vector database and without a sync pipeline. In this demo the embedding lives right alongside the item, a single PutItem writes both, and searching by meaning is a single call to SearchVectors. Measured head-to-head…
Para dotar a un agente de IA sin base de datos vectorial de memoria semántica, puedes utilizar la búsqueda vectorial nativa de DynamoDB y los embeddings de Amazon Bedrock. En esta demostración, el embedding vive junto al ítem, y tanto PutItem como SearchVectors se realizan en una sola llamada. En comparación con S3 Vectors, esta ruta nativa resulta ~2.5 veces más rápida en escrituras y ~1.4 veces más rápida en búsquedas (p50) para la memoria en la ruta caliente de un agente. Clona y estrella el repositorio strands-dynamo-vectors para obtener más información.
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