Ankündigung von Amazon Nova Multimodal Embeddings
Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Nova Multimodal Embeddings bekannt zu geben, einem hochmodernen Einbettungsmodell für agentenbasiertes RAG und semantische Suche. Es handelt sich um das erste einheitliche Einbettungsmodell, das Text, Dokumente, Bilder, Videos und Audio über ein einziges Modell unterstützt, um eine modalitätsübergreifende Suche mit führender Genauigkeit zu ermöglichen.
Die Verwaltung und Suche über verschiedene Inhaltstypen hinweg erforderte traditionell mehrere spezialisierte Einbettungsmodelle, was zu Komplexität, höheren Kosten und Datensilos führte. Amazon Nova Multimodal Embeddings ordnet verschiedene Inhaltstypen mit höchster Genauigkeit einem einheitlichen Raum zu und trägt so dazu bei, diese Silos aufzubrechen. Entwickler können multimodale Anwendungen erstellen, die Videoarchive anhand komplexer Suchanfragen durchsuchen, relevante Produktbilder auf Grundlage von Kundenfragen finden oder Finanzdokumente durchsuchen, die sowohl Infografiken als auch Textbeschreibungen enthalten – und das alles mit einem einzigen Einbettungsmodell.
Das Modell unterstützt Eingaben mit einer Länge von bis zu 8K Tokens und Video-/Audiosegmente von bis zu 30 Sekunden Länge und verfügt über die Fähigkeit, größere Dateien zu segmentieren. Durch mehrere Ausgabe-Einbettungsdimensionen können Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Leistung einerseits und Speicher- und Rechenkosten andererseits herstellen. Unternehmen können zwischen einer synchronen API für nahezu Echtzeitanwendungen und einer asynchronen API für die effiziente Verarbeitung größerer Dateien wählen, wodurch sie sowohl latenzempfindliche als auch umfangreiche Workloads optimieren können.
Amazon Nova Multimodal Embeddings ist in Amazon Bedrock in der Region USA-Ost (Nord-Virginia) verfügbar.
Weitere Informationen finden Sie im AWS Nes Blog und im Benutzerhandbuch. Um mit Nova Multimodal Embeddings in Amazon Bedrock zu beginnen, besuchen Sie die Amazon-Bedrock-Konsole.