O artigo fornece um guia passo a passo sobre a construção de um sistema de recuperação de embeddings, começando pela compreensão do espaço do problema, que inclui a importância dos embeddings e os desafios associados ao seu armazenamento e recuperação.

Os embeddings são representações numéricas densas que capturam o significado semântico de dados. Eles são comumente usados em processamento de linguagem natural (NLP) para representar palavras ou frases e em sistemas de recomendação para comparar itens e usuários. O tutorial discute as dificuldades relacionadas ao armazenamento eficiente, recuperação e integração de embeddings por meio de uma API segura.

O tutorial também apresenta uma visão geral do design do sistema, que inclui a utilização de um canister Motoko para armazenamento persistente e um servidor Node.js para expor endpoints REST. Os passos são descritos de maneira a facilitar a implementação, desde a instalação do SDK DFINITY até a criação do servidor Node.js.

1. Instalação do DFINITY SDK.

2. Criação de um novo projeto Motoko.

3. Definição do ator EmbeddingStore.

4. Configuração e implementação do servidor Node.js.

5. Testes das funcionalidades do canister.

Após a implementação, o artigo aborda a necessidade de melhorias e escalabilidade do sistema, incluindo considerações de segurança e possíveis otimizações. O foco recai sobre o uso de chaves de API, HTTPS, e limitação de taxa para assegurar os endpoints.

O tutorial destaca a combinação das capacidades de armazenamento descentralizado do Motoko com a facilidade de construção de APIs do Node.js, apresentando uma solução prática para o armazenamento e recuperação de embeddings. O leitor é incentivado a explorar mais sobre esse sistema modular, que pode ser expandido com recursos adicionais, e a se inscrever na nossa newsletter para conteúdos atualizados e discussão sobre inovações tecnológicas.

FONTES:

1. DFINITY Developer Documentation