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New pattern submission - bedrock-semantic-cache-s3vectors-sam

Aperta
#3,263 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
aws, python
Ambito
backend, cloud

Direzione di ricerca

Esamina la pull request #3262 e il file incluso example-pattern.json, che contiene i metadati del pattern richiesti dal processo di invio. Verifica che i dettagli dei template Bedrock, Lambda, S3 Vectors e AWS SAM siano completi e che il pattern inviato soddisfi i requisiti di raccolta del repository.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

To submit a template to the Serverless Patterns Collection, per the simplified process all pattern metadata (description, language, level, framework, intro, resources, deploy/test/cleanup, author) is provided in the example-pattern.json file included in the PR.

Pattern: bedrock-semantic-cache-s3vectors-sam
Summary: Serverless semantic cache for Amazon Bedrock using AWS Lambda and Amazon S3 Vectors. Lambda embeds the incoming prompt (Titan Text Embeddings v2), queries an S3 Vectors index by cosine similarity, and returns a cached answer on a semantic hit (threshold + freshness TTL + SSM epoch force-invalidation + negation-parity guard), skipping the Bedrock LLM call. On a miss it calls Bedrock, stores the embedding + answer in vector metadata, and returns the fresh result. Fully serverless (S3 Vectors scales to zero; Lambda is stateless).

Language: Python
Framework: AWS SAM
Level: 300 (Advanced)

GitHub PR for template:

https://github.com/aws-samples/serverless-patterns/pull/3262

Lingua principale
Python
Stelle
1.8k
Fork
1.1k
Merge medio
6g 1h
PR unite (30g)
3

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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