ขอแนะนำการฝังแบบไบนารีสำหรับโมเดลการฝังข้อความ Titan ใน Amazon Bedrock
การฝังข้อความ Amazon Titan V2 รองรับการฝังแบบไบนารีแล้ว ด้วยการฝังแบบไบนารี ลูกค้าสามารถลดต้นทุนการจัดเก็บสำหรับแอปพลิเคชันการดึงข้อมูลเพื่อการสร้างแบบเสริม (RAG) ในขณะที่รักษาความแม่นยำที่คล้ายคลึงกันกับการฝังแบบปกติ
โมเดลการฝังข้อความ Amazon Titan สร้างการแสดงความหมายของเอกสาร ย่อหน้า และประโยคเป็นเวกเตอร์ขนาด 1,024 (ค่าเริ่มต้น), 512 หรือ 256 มิติ เมื่อใช้การฝังแบบไบนารี การฝังข้อความ Titan V2 จะแสดงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ไบนารี โดยแต่ละมิติข้อมูลจะเข้ารหัสเป็นเลขไบนารีหลักเดียว (0 หรือ 1) การแสดงแบบไบนารีนี้จะแปลงข้อมูลที่มีมิติสูงเป็นรูปแบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อจัดเก็บใน Amazon OpenSearch แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ในฐานความรู้ Bedrock สำหรับแอปพลิเคชัน RAG ที่คุ้มค่า
การฝังแบบไบนารีสามารถใช้ได้ในการฝังข้อความ Titan V2, Amazon OpenSearch แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ และฐานความรู้ Amazon Bedrock ในทุกรีเจี้ยนที่รองรับการฝังข้อความ Amazon Titan V2 หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดูที่เอกสารประกอบสำหรับการฝังแบบไบนารี