Bases de conhecimento da Amazon Bedrock já oferecem suporte a incorporações de vetores binários para criar aplicações de RAG
Agora, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock oferecem suporte a incorporações de vetores binários para criar aplicações de geração aumentada via recuperação (RAG). Esse recurso está disponível nos modelos do Incorporador de Texto do Titan V2 e Cohere Embed. As bases de conhecimento da Amazon Bedrock oferecem fluxos de trabalho de RAG totalmente gerenciados para criar aplicações de geração aumentada via recuperação (RAG) altamente precisas, de baixa latência, seguras e personalizáveis, incorporando informações contextuais das fontes de dados da organização.
As incorporações vetoriais binárias representam as incorporações de documentos como vetores binários, com cada dimensão codificada como um único dígito binário (0 ou 1). As incorporações binárias em aplicações de RAG oferecem benefícios significativos em eficiência de armazenamento, velocidade de computação e escalabilidade. Elas são particularmente úteis para recuperação de informações em grande escala, ambientes com recursos limitados e aplicações em tempo real.
No momento, o Amazon OpenSearch Sem Servidor oferece suporte ao novo recurso como armazenamento de vetores. O suporte está disponível em todas as regiões da base de conhecimento do Amazon Bedrock que oferecem o Amazon OpenSearch Sem Servidor e o Incorporador de Texto do Amazon Titan V2 ou Cohere Embed.
Para obter mais informações, consulte a documentação.