# Usar IA agêntica com o DynamoDB
O Amazon DynamoDB é um banco de dados sem servidor, NoSQL distribuído e totalmente gerenciado com performance de latência inferior a dez milissegundos em qualquer escala. O DynamoDB é otimizado para workloads de alto throughput e você pode ampliar os recursos por meio da integração com modelos de IA generativa. Usando modelos de IA generativa, você pode trabalhar com dados armazenados em tabelas do DynamoDB em tempo real e criar aplicações que sejam contextualmente conscientes e altamente personalizadas. Também é possível aprimorar a experiência do usuário final aproveitando totalmente seus dados de negócios, de usuários e de aplicações para personalizar suas soluções de IA generativa.
Para obter mais informações sobre a IA generativa e as soluções fornecidas pela AWS para a criação de aplicações de IA generativa, consulte [Transforme sua empresa com a IA generativa](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/).
**Topics**
+ [Casos de uso de IA generativa para o DynamoDB](#gen-ai-use-case-ddb)
+ [Blogs de IA generativa para o DynamoDB](#gen-ai-blogs)
+ [Como aproveitar a integração ETL zero do DynamoDB com o OpenSearch Service](ddb-and-amazon-bedrock.md)
+ [Usar o DynamoDB como um armazenamento de ponto de verificação para agentes do LangGraph](ddb-langgraph-checkpoint.md)
## Casos de uso de IA generativa para o DynamoDB
O DynamoDB é amplamente usado em aplicações conversacionais baseadas em IA, como chatbots e call centers, desenvolvidas com um [modelo de base (FM)](https://aws.amazon.com/what-is/foundation-models/). É possível acessar FMs por meio do Amazon Bedrock, do Amazon SageMaker AI ou de outros provedores de modelos. Essas aplicações geralmente usam o DynamoDB para melhorar a personalização e aprimorar a experiência do usuário em três padrões de dados: dados da aplicação, dados de negócios e dados dos usuários. Alguns exemplos desses padrões de dados são os seguintes:
+ Armazenamento de dados da aplicação, como histórico de mensagens do chat, por meio de integrações com [LangChain](https://js.langchain.com/v0.1/docs/integrations/chat_memory/dynamodb/), [LlamaIndex](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/docstore/DynamoDBDocstoreDemo/) ou um código personalizado. Esse contexto aprimora a experiência do usuário, permitindo que o modelo *converse* com o usuário.
+ Criação de uma experiência personalizada para o usuário, aproveitando dados comerciais, como inventário, preços e documentação.
+ Aplicação de dados do usuário, como histórico da web, pedidos anteriores e preferências do usuário, para fornecer respostas personalizadas.
Por exemplo, uma seguradora pode criar um chatbot usando o DynamoDB para fornecer acesso aos dados quase em tempo real para um modelo de IA generativa [baseado em geração aumentada via recuperação (RAG)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html). Exemplos desses dados são taxas de hipoteca, preços de produtos, cópia de contratos padrão/em conformidade, histórico da web do usuário e preferências do usuário, tudo em tempo real. A combinação do DynamoDB com RAG adiciona informações detalhadas e atualizadas sobre produtos de seguros e os dados do usuário. Isso enriquece os prompts e as respostas para fornecer aos usuários finais uma experiência precisa, personalizada e quase em tempo real.
Da mesma forma, os clientes do setor de serviços financeiros usam o DynamoDB, as [bases de conhecimento do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) e os [agentes do Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/agents/) para desenvolver aplicações de IA generativa baseadas em RAG. Essas aplicações podem usar relatórios de rendimentos de código aberto e transcrições de chamadas. Também podem usar o portfólio específico do usuário e o histórico de transações para gerar um resumo sob demanda do portfólio, incluindo uma perspectiva para o futuro.
## Blogs de IA generativa para o DynamoDB
Os artigos a seguir apresentam casos de uso detalhados, práticas recomendadas e guias passo a passo para ajudar a utilizar os recursos do DynamoDB na criação de aplicações avançadas com tecnologia de IA.
+ [Modelos de dados do Amazon DynamoDB para chatbots de IA generativa](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-dynamodb-data-models-for-generative-ai-chatbots/)
+ [Criar um chatbot escalável e sensível ao contexto com Amazon DynamoDB, Amazon Bedrock e LangChain](https://aws.amazon.com/blogs/database/build-a-scalable-context-aware-chatbot-with-amazon-dynamodb-amazon-bedrock-and-langchain/)
+ [Criar agentes de IA duráveis com o LangGraph e o Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/blogs/database/build-durable-ai-agents-with-langgraph-and-amazon-dynamodb/)