Amazon Web Services

In this video, Derek demonstrates how to build a similarity search engine using AWS AppSync and Amazon Bedrock. He walks through the six steps to create a semantic search, including generating embeddings, storing data in a vector database, and querying with AWS AppSync. The demo showcases building a product search application using Amazon product data, highlighting the integration of AWS services like Aurora PostgreSQL, ECS, and Lambda. This tutorial provides a practical guide for developers looking to implement advanced search capabilities using generative AI and retrieval augmented generation (RAG) techniques.

00:00 - Introduction
01:08 - RAG with Amazon Bedrock
02:16 - Using AWS AppSync
04:32 - Demo
15:00 - Next Steps

product-information
skills-and-how-to
featured
generative-ai
ai-ml
Show 8 more

Up Next

VideoThumbnail
8:42

สร้าง Web application ใช้ AWS Amplify (Level 200)

Jun 26, 2025
VideoThumbnail
4:38

วิธีการสร้าง Amazon Machine Image (AMI) (Level 200)

Jun 26, 2025
VideoThumbnail
8:03

การย้ายข้อมูลบนระบบฐานข้อมูลด้วย AWS DMS และ AWS SCT (Level 200)

Jun 26, 2025
VideoThumbnail
8:24

เริ่มต้นใช้งาน Technology Serverless ด้วย AWS Lambda (Level 200)

Jun 26, 2025
VideoThumbnail
7:52

วิธีการเซ็ตอัพและการใช้งาน Amazon WorkSpaces (Level 200)

Jun 26, 2025