Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock ahora admiten incrustaciones de vectores binarios para crear aplicaciones de RAG
Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock Knowledge ahora admiten la incrustación de vectores binarios para crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG). Esta característica está disponible con los modelos Titan Text Embeddings V2 y Cohere Embed. Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock ofrecen flujos de trabajo de RAG totalmente administrados para crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) de alta precisión, baja latencia, seguras y personalizables mediante la incorporación de información contextual de los orígenes de datos de una organización.
Las incrustaciones de vectores binarios representan las incrustaciones de documentos como vectores binarios, con cada dimensión codificada como un único dígito binario (0 ó 1). Las incrustaciones binarias en las aplicaciones de RAG ofrecen beneficios significativos en cuanto a la eficiencia del almacenamiento, la velocidad de procesamiento y la escalabilidad. Son particularmente útiles para la recuperación de información a gran escala, los entornos con recursos limitados y las aplicaciones en tiempo real.
Esta nueva capacidad es compatible actualmente con Amazon OpenSearch sin servidor como almacén de vectores. Es compatible en todas las regiones de las bases de conocimiento de Amazon Bedrock en las que están disponibles Amazon Opensearch sin servidor y Amazon Titan Text Embeddings V2 o Cohere Embed.
Consulte la documentación para obtener más información.