ГАЙД · CODING · #1376
Использование Amazon S3 Vectors в качестве постоянной памяти для NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT v1.6)
Инструкцию по реализации Amazon S3 Vectors как пользовательского провайдера памяти для открытого фреймворка NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT): плагин MemoryEditor, конфигурация YAML и развёртывание в Amazon EKS; тестировалось с NAT v1.6 и использовалась модель Amazon Titan Text Embeddings V2 для векторных представлений. В статье показано, как сопоставить модель памяти NAT (MemoryItem/MemoryEditor) с индексами и метаданными S3 Vectors и какие инструменты и настройки нужны для примера с мультиагентной исследовательской системой.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Инструкцию по реализации Amazon S3 Vectors как пользовательского провайдера памяти для открытого фреймворка NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT): плагин MemoryEditor, конфигурация YAML и развёртывание в Amazon EKS; тестировалось с NAT v1.6 и использовалась модель Amazon Titan Text Embeddings V2 для векторных представлений.
- В статье показано, как сопоставить модель памяти NAT (MemoryItem/MemoryEditor) с индексами и метаданными S3 Vectors и какие инструменты и настройки нужны для примера с мультиагентной исследовательской системой.
- Использование Amazon S3 Vectors в качестве провайдера памяти NAT обеспечивает эластичное и сильноконсистентное векторное хранилище, подходящее для промышленного развёртывания мультиагентных систем с постоянной памятью.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Использование Amazon S3 Vectors в качестве провайдера памяти NAT обеспечивает эластичное и сильноконсистентное векторное хранилище, подходящее для промышленного развёртывания мультиагентных систем с постоянной памятью.