Publicado en: Nov 29, 2023
Amazon Titan Multimodal Embeddings ayuda a los clientes a ofrecer experiencias de búsqueda, recomendación y personalización multimodales más precisas y contextualmente relevantes para los usuarios finales. Ahora puede acceder al modelo fundacional de Amazon Titan Multimodal Embeddings en Amazon Bedrock.
Con Titan Multimodal Embeddings, puede generar incrustaciones para su contenido y almacenarlas en una base de datos vectorial. Cuando un usuario final envía cualquier combinación de texto e imagen como consulta de búsqueda, el modelo genera incrustaciones para la consulta de búsqueda y las hace coincidir con las incrustaciones almacenadas para proporcionar resultados de búsqueda y recomendaciones relevantes para los usuarios finales. Por ejemplo, una empresa de fotografía de archivo con cientos de millones de imágenes puede utilizar el modelo para potenciar su función de búsqueda, de modo que los usuarios puedan buscar imágenes mediante una frase, una imagen o una combinación de imagen y texto. Puede personalizar aún más el modelo para mejorar su comprensión del contenido único y proporcionar resultados más significativos utilizando pares de imagen y texto para ajustarlo con precisión. De forma predeterminada, el modelo genera vectores de 1024 dimensiones, que puede utilizar para crear experiencias de búsqueda que ofrezcan un alto grado de precisión y velocidad. También puede generar dimensiones más pequeñas para optimizar la velocidad y el rendimiento.
El modelo fundacional de Amazon Titan Multimodal Embeddings en Amazon Bedrock ya está disponible en las regiones de AWS del este de EE. UU. (Norte de Virginia) y oeste de EE. UU. (Oregón). Para obtener más información, lea el blog de lanzamiento de AWS News, la página del producto Amazon Titan y la documentación. Para empezar a utilizar Titan Multimodal Embeddings en Amazon Bedrock, vea la consola de Amazon Bedrock.