En una reciente publicación se exploró la implementación de incrustaciones de lenguaje en una aplicación web de agregador de RSS, utilizando Amazon Bedrock, un servicio gestionado que permite el acceso a modelos de inteligencia artificial de vanguardia. Este enfoque incorpora la clasificación «zero-shot» y la búsqueda semántica para mejorar la experiencia de los usuarios al interactuar con el contenido.
Amazon Bedrock facilita a los desarrolladores la elección de modelos de IA de empresas emergentes líderes, ofreciéndoles una experiencia sin servidor que promueve la personalización con datos propios y la integración en diversas aplicaciones. Para la creación de esta aplicación de agregador de RSS, se utilizó el modelo Cohere v3 Embed, que genera incrustaciones que representan el lenguaje.
La aplicación permite a los usuarios suscribirse a fuentes RSS para recibir listas de artículos categorizados en diversas temáticas como Tecnología, Política, y Salud y Bienestar. Gracias a la funcionalidad de clasificación «zero-shot», los artículos se organizan según categorías predefinidas, y los usuarios pueden incluso crear sus propios temas de interés.
Adicionalmente, la implementación de una función de búsqueda semántica ofrece a los usuarios la capacidad de buscar artículos no solo por palabras clave, sino también a través de características como el tono y estilo de los textos. Esta innovación se basa en la representación semántica de los artículos en un espacio de incrustación, lo que permite calcular similitudes entre las consultas de búsqueda y los artículos disponibles, asegurando resultados relevantes incluso si no contienen las palabras exactas buscadas.
Desde el punto de vista técnico, la solución hace uso de varios servicios de Amazon, incluyendo Amazon API Gateway, Amazon CloudFront y Amazon Cognito para la autenticación de usuarios. La arquitectura del sistema también incluye la recolección y almacenamiento de datos mediante Amazon Aurora, que se utiliza como base de datos y almacén de vectores, utilizando la extensión pgvector para realizar búsquedas de similitud.
Además, se destacó en la publicación que las incrustaciones son representaciones numéricas de conceptos, lo que permite a las computadoras comprender relaciones complejas entre palabras y sus significados. Por ejemplo, se aplica el algoritmo k-NN para la clasificación, donde se asignan etiquetas a los artículos basándose en la cercanía de sus incrustaciones con las incrustaciones de las temáticas definidas.
En conclusión, esta nueva aplicación representa un avance significativo en la utilización de tecnologías de inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario en la búsqueda y clasificación de información, demostrando el gran potencial de las incrustaciones de lenguaje para transformar nuestras interacciones con los contenidos digitales.
