发布于: Nov 29, 2023
Amazon Titan Multimodal Embeddings 可帮助客户为最终用户提供更准确、更上下文相关的多模态搜索、推荐和个性化体验。您现在可以在 Amazon Bedrock 中访问 Amazon Titan Multimodal Embeddings 基础模型。
使用 Titan Multimodal Embeddings，您可以为内容生成嵌入并将其存储在向量数据库中。当最终用户提交文本和图像的任意组合作为搜索查询时，模型会针对搜索查询生成嵌入并将其与存储的嵌入进行匹配，从而向最终用户提供相关的搜索和推荐结果。例如，一家拥有数亿张图像的图像库公司可以使用该模型来增强其搜索功能，以便用户可以使用短语、图像或图像和文本的组合来搜索图像。您可以进一步自定义模型，以增强其对您的独特内容的理解，并使用图像-文本对进行微调，提供更有意义的结果。默认情况下，该模型生成 1,024 个维度的向量，您可以使用这些向量来提高准确度和速度，从而提升搜索体验。您还可以生成较小的维度以优化速度和性能。
Amazon Bedrock 中的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 基础模型现已在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国西部（俄勒冈州）AWS 区域推出。要了解更多信息，请阅读 AWS 新闻发布博客、Amazon Titan 产品页面和文档。要开始在 Amazon Bedrock 中使用 Titan Multimodal Embeddings，请访问 Amazon Bedrock 控制台。