从笔记本到无服务器：使用Amazon Bedrock和PostgreSQL创建多模态搜索引擎

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AWS 开发者倡导者

构建一个多模态搜索引擎，使用Amazon Bedrock和LangChain。学习如何在PostgreSQL中生成和存储文本和图像嵌入，以实现高效的相似性搜索。这个动手实践的Python教程展示了如何利用AI驱动的嵌入来增强你的RAG应用程序。

在当今数据驱动的世界中，能够高效地跨多种模态搜索和检索信息变得越来越重要。这就是多模态搜索引擎发挥作用的地方，它们可以同时处理和理解文本、图像和其他类型的数据。这个两部分的博客系列深入探讨了构建一个先进的多模态搜索引擎的过程，利用Amazon Titan Embeddings、Amazon Bedrock和LangChain的强大功能。

本指南将引导您完成创建一个能够理解文本和视觉信息的搜索系统的流程。您将发现如何利用向量嵌入来表示文本和图像，并将其统一存储在亚马逊Aurora PostgreSQL中，同时执行相似性搜索。无论您是在开发电子商务平台、内容管理系统，还是任何需要高级搜索功能的应用程序，本指南都将大有裨益。

在本系列的第一部分，你将深入了解我们多模态搜索引擎的核心组件。使用 Jupyter Notebook 环境，我们将探索如何：

• 使用Amazon Titan Embeddings模型生成高级的文本和图像嵌入。
• 利用LangChain将文本分割成有意义的语义块。
• 创建并查询本地的FAISS向量数据库，以实现高效存储和检索。
• 开发一个强大的图像搜索应用程序，利用Titan多模态嵌入。
• 使用pgvector扩展在Amazon Aurora PostgreSQL中实现向量存储。

在第一部分的基础上，我们的第二部分将重点在于将基于笔记本的解决方案转变为可扩展的、无服务器架构。你将学习如何：

• 开发用于嵌入生成和检索任务的 AWS Lambda 函数。
• 使用 AWS CDK 定义并部署我们的无服务器基础架构代码。
• 将我们的 Lambda 函数与 Amazon S3 集成以进行文件存储，并与 Amazon Aurora PostgreSQL 集成以进行向量数据处理。
• 创建一个完全功能的无服务器多模态搜索引擎。

在本指南中，你探索了使用Amazon Titan Embeddings、Amazon Bedrock和LangChain构建一个强大的多模态搜索引擎。通过在PostgreSQL数据库中集成文本和图像查询，你展示了如何创建超越传统基于关键词方法的灵活、由AI驱动的搜索能力。

这项技术可以增强各种领域的应用程序，从电子商务到内容管理系统。我鼓励你在自己的项目中尝试使用这些工具，并关注向量数据库和嵌入技术的最新进展。

我很想听听你们在实现这个解决方案或开发任何创新应用方面的经历。在下方评论中分享你们的想法和问题。

祝你编程愉快，愿你的搜索总能找到你想要的结果！😉

谢谢，
Eli

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继续构建使用Amazon Titan Embeddings、Aurora Serverless PostgreSQL和LangChain的多模态搜索引擎