En una reciente publicación, se ha presentado un innovador uso de las incrustaciones de lenguaje en una aplicación web de agregador de RSS, revolucionando la manera en que los usuarios acceden y gestionan la información en línea. Utilizando Amazon Bedrock, un servicio gestionado que ofrece modelos avanzados de inteligencia artificial, se ha logrado implementar una serie de mejoras que incluyen la clasificación «zero-shot» y la búsqueda semántica.
Amazon Bedrock permite a los desarrolladores trabajar con modelos de IA de empresas emergentes líderes, ofreciendo una infraestructura sin servidor que simplifica la personalización y la integración en diversas aplicaciones. En este caso, se empleó el modelo Cohere v3 Embed, especializado en generar incrustaciones lingüísticas.
La aplicación de agregador de RSS permite a los usuarios suscribirse a diversas fuentes, proporcionando listas categorizadas de artículos nuevos. Gracias a la clasificación «zero-shot», estos artículos pueden ser organizados en temáticas como Tecnología, Política y Salud, y además, los usuarios tienen la posibilidad de definir sus propios temas de interés.
Una de las características más destacadas es la búsqueda semántica, que habilita a los usuarios a encontrar artículos no solo por palabras clave, sino también por parámetros como el tono y estilo de los textos. Esta función se basa en representaciones semánticas avanzadas que permiten identificar similitudes más allá del texto literal, entregando resultados relevantes incluso cuando no coinciden exactamente con los términos de búsqueda.
Desde un punto de vista técnico, la solución se estructura sobre una variedad de servicios de Amazon, como Amazon API Gateway, Amazon CloudFront, y Amazon Cognito para la autenticación. Los datos se recolectan y almacenan en Amazon Aurora, que actúa como base de datos y almacén de vectores, empleando la extensión pgvector para búsquedas de similitud.
El sistema se apoya en representaciones numéricas de conceptos, permitiendo que las computadoras comprenden relaciones complejas. Emplea algoritmos como k-NN para la clasificación, que asignan etiquetas a los artículos en función de la proximidad de sus incrustaciones a las de las temáticas predefinidas.
Este desarrollo evidencia un avance notable en el uso de la inteligencia artificial para enriquecer la experiencia del usuario en la búsqueda y organización de información, mostrando el impacto potencial de las incrustaciones de lenguaje en la forma en que interactuamos con contenido digital. La integración de estas tecnologías augura una nueva era en la interacción con datos, haciendo más accesible y personalizable la información para los usuarios.
