Veröffentlicht am: Nov 29, 2023
Amazon Titan Multimodal Embeddings hilft Kunden dabei, Endbenutzern genauere und kontextuell relevantere multimodale Such-, Empfehlungs- und Personalisierungserlebnisse zu bieten. Sie können jetzt in Amazon Bedrock auf das Basismodell Amazon Titan Multimodal Embeddings zugreifen.
Mit Titan Multimodal Embeddings können Sie Einbettungen für Ihre Inhalte generieren und diese in einer Vektordatenbank speichern. Wenn ein Endbenutzer eine beliebige Kombination aus Text und Bild als Suchabfrage einreicht, generiert das Modell Einbettungen für die Suchabfrage und ordnet sie den gespeicherten Einbettungen zu, um den Endbenutzern relevante Such- und Empfehlungsergebnisse bereitzustellen. Beispielsweise kann ein Stock-Fotografie-Unternehmen mit mehreren hundert Millionen Bildern das Modell verwenden, um seine Suchfunktion zu erweitern, sodass Benutzer mithilfe eines Ausdrucks, eines Bildes oder einer Kombination aus Bild und Text nach Bildern suchen können. Sie können das Modell weiter anpassen, um das Verständnis Ihrer individuellen Inhalte zu verbessern und aussagekräftigere Ergebnisse zu erzielen, indem Sie Bild-Text-Paare zur Feinabstimmung verwenden. Standardmäßig generiert das Modell Vektoren mit 1.024 Dimensionen, mit denen Sie Sucherlebnisse schaffen können, die besonders genau und schnell sind. Sie können auch kleinere Dimensionen generieren, um Geschwindigkeit und Leistung zu optimieren.
Das Basismodell von Amazon Titan Multimodal Embeddings in Amazon Bedrock ist jetzt in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie im Launch-Blog von AWS News, auf der Amazon-Titan-Produktseite und in der Dokumentation. Um mit Titan Multimodal Embeddings in Amazon Bedrock zu beginnen, besuchen Sie die Amazon-Bedrock-Konsole.