投稿日: Nov 29, 2023
Amazon Titan Multimodal Embeddings を使用すると、エンドユーザーに正確で状況に応じたマルチモーダル検索、レコメンデーション、パーソナライゼーション機能を提供できます。Amazon Titan Multimodal Embeddings 基盤モデルに Amazon Bedrock からアクセスできるようになりました。
Titan Multimodal Embeddings を使用すると、コンテンツの埋め込みを生成してベクトルデータベースに保存できます。エンドユーザーがテキストと画像の任意の組み合わせを検索クエリとして送信すると、モデルによって、検索クエリの埋め込みの生成と保存されている埋め込みとの照合が行われ、関連する検索とレコメンデーションの結果がエンドユーザーに提供されます。例えば、何億もの画像を扱うストックフォト会社では、このモデルを使って検索機能を強化すると、ユーザーがフレーズ、画像、または画像とテキストの組み合わせを使用して画像を検索できるようになります。モデルをさらにカスタマイズして、特有なコンテンツに対する理解を強化し、画像とテキストの組み合わせを使って微調整して有意な結果を得ることができます。デフォルトでは、このモデルによって 1,024 次元のベクトルが生成されます。そのベクトルを使用すると、高精度かつ高速な検索機能を構築できます。また、低い次元のベクトルを生成して、速度とパフォーマンスを最適化することもできます。
Amazon Bedrock の Amazon Titan Multimodal Embeddings 基盤モデルが、米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン) の AWS リージョンで利用できるようになりました。詳細については、AWS ニュースのリリースブログ、Amazon Titan 製品ページ、ドキュメントをご覧ください。Amazon Bedrock で Titan Multimodal Embeddings の使用を開始するには、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。