New pattern submission - bedrock-semantic-cache-s3vectors-sam
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
調査の方向性
Pull request #3262 と、提出プロセスに必要なパターンメタデータを含む同梱の example-pattern.json を確認してください。Bedrock、Lambda、S3 Vectors、AWS SAM のテンプレートの詳細が完全であること、および提出されたパターンがリポジトリのコレクション要件を満たしていることを確認してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.8k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 4日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 6
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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