La base de conocimientos administrada de Amazon Bedrock ahora admite incrustaciones multimodales para contenido de video, audio e imagen con TwelveLabs Marengo 3.0
AWS anuncia la disponibilidad de TwelveLabs Marengo 3.0 como modelo de incrustación en la base de conocimientos administrada de Amazon Bedrock, lo que permite a los clientes crear incrustaciones multimodales para contenido de video, audio e imagen. La base de conocimientos administrada de Amazon Bedrock ya admite la búsqueda en medios mediante la transcripción de audio y video a texto y la generación de incrustaciones con base en texto. Marengo 3.0 va más allá al codificar escenas visuales, el habla y las señales de video directamente en incrustaciones multimodales, captando así un significado que la transcripción por sí sola no puede captar. Simplemente cargue sus activos multimedia desde orígenes de datos como Amazon S3, sincronice y busque con lenguaje natural, sin infraestructura que administrar.
Marengo 3.0 produce vectores compactos de 512 dimensiones, lo que proporciona una precisión de recuperación de última generación. Los resultados incluyen las horas de inicio y finalización de los segmentos, lo que permite a las aplicaciones ir directamente al momento relevante de un video. Esto desbloquea casos de uso en el análisis deportivo, los medios y el entretenimiento, la seguridad, la educación y el comercio minorista, desde la búsqueda de jugadas específicas a lo largo de temporadas de imágenes de partidos hasta la localización de segmentos de conferencias por concepto en lugar de por palabras clave. El modelo ofrece opciones de segmentación configurables para que coincidan con la estructura de su contenido.
Para obtener más información, consulte la integración del modelo de incrustación Marengo 3.0 de TwelveLabs en la Guía del usuario de la base de conocimientos Amazon Bedrock. Para obtener más información, visite la página del producto de la base de conocimientos Amazon Bedrock.