En este artículo presentamos cómo Metagenomi construyó una solución de base de datos y búsqueda escalable y elástica para más de 1 000 millones de vectores de proteínas utilizando LanceDB y Amazon S3, permitiendo descubrimiento rápido de enzimas mediante la transformación de secuencias proteicas en embeddings vectoriales y búsquedas de vecinos más cercanos de alta velocidad.
La arquitectura combina almacenamiento objetual en Amazon S3 con una capa de índices vectoriales en LanceDB que permite sharding y consultas ANN eficientes, mientras que una implementación serverless con AWS Lambda y AWS Step Functions orquesta la ingestión, el cálculo de embeddings y las búsquedas distribuidas para escalar bajo demanda y optimizar costes. Este enfoque admite cargas masivas de datos, actualizaciones incrementales, replicación para alta disponibilidad y búsquedas de baja latencia incluso con más de 1 000 millones de vectores.
En Q2BSTUDIO somos especialistas en convertir retos complejos de datos y machine learning en soluciones productivas. Podemos ayudarte a diseñar e implementar arquitecturas similares aprovechando servicios cloud como servicios cloud aws y azure, integrar pipelines de embeddings y crear aplicaciones a medida que aprovechen agentes IA y modelos vectoriales. Nuestra oferta incluye desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, proyectos de inteligencia artificial y ia para empresas, ciberseguridad y pentesting, así como servicios inteligencia de negocio y visualización con power bi para extraer valor de tus datos.
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