En una reciente publicación, se ha explorado el uso de incrustaciones de lenguaje y su aplicación práctica para optimizar una aplicación web destinada a actuar como agregador de RSS. A través de Amazon Bedrock, un servicio que brinda acceso a modelos avanzados de inteligencia artificial de manera totalmente gestionada, se ha implementado una solución que incorpora funcionalidades como la clasificación «zero-shot» y la búsqueda semántica.
Amazon Bedrock se presenta como una herramienta que permite a los desarrolladores seleccionar modelos de inteligencia artificial de destacadas startups, ofreciendo una experiencia sin servidor. Esto posibilita personalizar dichos modelos con datos propios, integrándolos eventualmente en diversas aplicaciones. Para el desarrollo del agregador de RSS, se utilizó el modelo Cohere v3 Embed, experto en la generación de incrustaciones de lenguaje.
La aplicación, destinada a usuarios que desean suscribirse a diversas fuentes de noticias RSS, proporciona listas categorizadas de artÃculos recientes. Mediante la clasificación «zero-shot», los artÃculos se clasifican automáticamente en temáticas como TecnologÃa, PolÃtica, y Salud y Bienestar. Además, los usuarios cuentan con la opción de crear sus propios temas personalizados.
La búsqueda semántica es otra caracterÃstica destacada de esta aplicación. Esta función permite a los usuarios encontrar artÃculos no solo por palabras clave especÃficas, sino también por parámetros como el tono y el estilo. Esto se logra gracias a la representación semántica de los artÃculos dentro de un espacio de incrustación, donde es posible calcular similitudes entre queries y artÃculos para ofrecer resultados relevantes, incluso si no contienen literalmente el texto solicitado.
Desde el punto de vista técnico, la solución emplea múltiples servicios de Amazon, entre los que se incluyen Amazon API Gateway, Amazon CloudFront y Amazon Cognito para autenticar usuarios. La arquitectura del sistema recolecta y almacena datos mediante Amazon Aurora, que funciona como base de datos y almacén de vectores, utilizando la extensión pgvector para realizar búsquedas por similitud.
El artÃculo subraya que las incrustaciones son representaciones numéricas que capturan conceptos complejos, permitiendo a las computadoras descifrar relaciones intrincadas entre palabras y significados. Un ejemplo de su uso práctico es el algoritmo k-NN para la clasificación de artÃculos, asignando etiquetas basadas en la proximidad de sus incrustaciones a las de las temáticas predefinidas.
En resumen, esta innovadora aplicación marca un avance notable en el empleo de tecnologÃas de inteligencia artificial para enriquecer la experiencia del usuario en lo que respecta a la búsqueda y clasificación de información. Demuestra claramente el enorme potencial de las incrustaciones de lenguaje para redefinir nuestra interacción con los contenidos digitales.
