Cómo darle memoria semántica a un agente de IA sin base de datos vectorial
Puedes darle a un agente de IA serverless una memoria durable y basada en significado usando búsqueda vectorial nativa de DynamoDB y embeddings de Amazon Bedrock , sin una base de datos vectorial dedicada y sin pipeline de sincronización. En esta demo el embedding vive junto al ítem, un solo PutItem escribe ambos, y buscar por significado es una única llamada a SearchVectors . Medido cara a cara…
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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