En este artículo explicamos cómo Metagenomi construyó una solución de base de datos y búsqueda escalable y elástica para más de mil millones de vectores de proteínas utilizando LanceDB y Amazon S3, habilitando el descubrimiento rápido de enzimas mediante la transformación de secuencias proteicas en embeddings vectoriales y una arquitectura serverless que combina AWS Lambda, AWS Step Functions y Amazon S3 para búsquedas eficientes de vecinos más cercanos.

La combinación de LanceDB para indexado vectorial y Amazon S3 para almacenamiento de objetos permite gestionar volúmenes masivos de vectores sin sacrificar rendimiento ni coste, aprovechando particionamiento, compresión y consultas distribuidas para responder búsquedas kNN en milisegundos. El pipeline transforma proteínas en representaciones numéricas, almacena los embeddings en formato optimizado y orquesta consultas de nearest neighbor en paralelo con funciones serverless, alcanzando escalabilidad horizontal y una reducción significativa del tiempo de descubrimiento experimental.

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia para replicar y adaptar este tipo de arquitecturas en diversos dominios. Podemos diseñar soluciones de software a medida que integren servicios cloud, pipelines de IA y motores de búsqueda vectorial, además de implementar prácticas avanzadas de ciberseguridad y operaciones gestionadas para proteger datos sensibles durante todo el flujo. Si buscas infraestructuras potentes y coste-eficientes para cargas de datos enormes, nuestros servicios cloud te ayudan a desplegar arquitecturas serverless y escalables con automatización y monitorización.

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