قاعدة المعرفة المُدارة في Amazon Bedrock تدعم الآن عمليات التضمين متعددة الوسائط لمحتوى الفيديو والصوت والصور باستخدام TwelveLabs Marengo 3.0
تعلن AWS عن توفر TwelveLabs Marengo 3.0 كنموذج تضمين في قاعدة المعرفة المُدارة في Amazon Bedrock، مما يتيح للعملاء إنشاء عمليات تضمين متعددة الوسائط لمحتوى الفيديو والصوت والصورة. كانت قاعدة المعرفة في Amazon Bedrock تدعم بالفعل البحث في الوسائط عن طريق تحويل الصوت والفيديو إلى نص وإنشاء عمليات تضمين قائمة على النص، أما Marengo 3.0 فيذهب إلى أبعد من ذلك من خلال ترميز المشاهد المرئية والكلام وإشارات الفيديو مباشرةً إلى عمليات تضمين متعددة الوسائط، بحيث يلتقط المعنى الذي لا يمكن للنص المستخرج وحده القيام به. ما عليك سوى تحميل أصول الوسائط الخاصة بك من مصادر البيانات مثل Amazon S3 والمزامنة والبحث باستخدام اللغة الطبيعية، مع عدم وجود بنية أساسية لإدارتها.
ينتج Marengo 3.0 متجهات مدمجة ذات 512 بعدًا، مما يوفر دقة استرجاع حديثة. تتضمن النتائج أوقات بدء المقطع وانتهائه، مما يمكّن التطبيقات من الانتقال مباشرةً إلى اللحظة ذات الصلة في الفيديو. يؤدي هذا إلى فتح حالات الاستخدام عبر التحليلات الرياضية والإعلام والترفيه والأمان والتعليم والبيع بالتجزئة، بدءًا من العثور على لقطات لعب محددة عبر مواسم لقطات المباريات إلى تحديد مقاطع من المحاضرات حسب المفهوم بدلاً من الكلمات الرئيسية. يقدم النموذج خيارات لتقسيم المحتوى قابلة للتكوين لتتناسب مع بنية المحتوى الخاص بك.
لمعرفة المزيد، راجع تكامل نموذج تضمين TwelveLabs Marengo 3.0 في دليل مستخدم قاعدة المعرفة في Amazon Bedrock. لمزيد من المعلومات، تفضل بزيارة صفحة منتجات قواعد المعرفة في Amazon Bedrock.