aws-samples / aws-samples/serverless-patterns
New pattern submission - bedrock-semantic-cache-s3vectors-sam
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.8k
- Fork
- 1.1k
- Merge medio
- 7g 14h
- PR unite (30g)
- 6
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
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
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.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- backend, cloud
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 25/100