Amazon Bedrock Bilgi Tabanları artık RAG uygulamaları oluşturmak için ikili vektör katıştırmalarını destekliyor
Amazon Bedrock Bilgi Tabanları artık Veri Alma Kapasitesi Artırılmış Üretim (RAG) uygulamaları oluşturmak için ikili vektör katıştırmalarını destekliyor. Bu özellik, Titan Metin Katıştırma V2 modeli ve Cohere Embed modellerinde mevcuttur. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, bir kuruluşun veri kaynaklarından gelen bağlamsal bilgileri dahil ederek son derece doğru, düşük gecikmeli, güvenli ve özelleştirilebilir veri alma kapasitesi artırılmış üretim (RAG) uygulamaları oluşturmak için tam olarak yönetilen RAG iş akışları sunar.
İkili vektör katıştırmaları, belge katıştırmalarını her boyut tek bir ikili basamak (0 veya 1) olarak kodlanmış ikili vektörler olarak temsil eder. RAG uygulamalarındaki ikili katıştırmalar; depolama verimliliği, hesaplama hızı ve ölçeklenebilirlik açısından önemli avantajlar sunar. Bunlar özellikle büyük ölçekli bilgi alma, kaynağın kısıtlı olduğu ortamlar ve gerçek zamanlı uygulamalar için kullanışlıdır.
Bu yeni özellik şu anda vektör deposu olarak Amazon OpenSearch Sunucusuz ile desteklenmektedir. Amazon Opensearch Sunucusuz ve Amazon Titan Metin Katıştırma V2 veya Cohere Embed'in kullanılabildiği tüm Amazon Bedrock Bilgi Tabanları bölgelerinde desteklenmektedir.
Daha fazla bilgi için lütfen belgelere bakın.