Modelli di Embedding di testo Amazon Titan

I modelli di Embedding Amazon Titan includono Embedding di testo Amazon Titan V2 e il modello di Embedding di testo Titan G1.

Gli incorporamenti di testo sono rappresentazioni vettoriali significative di testo non strutturato come documenti, paragrafi e frasi. Si inserisce un corpo del testo e l'output è un vettore (1 x n). Puoi utilizzare i vettori di incorporamento per varie applicazioni.

Il modello di Embedding di testo Amazon Titan v2 (amazon.titan-embed-text-v2:0) può accettare fino a 8.192 token o 50.000 caratteri o generare un vettore di dimensioni pari a 1.024. Il modello è ottimizzato per le attività di recupero del testo, ma può anche eseguire attività aggiuntive come la somiglianza semantica e il clustering.

I modelli di embedding Amazon Titan generano rappresentazioni semantiche significative di documenti, paragrafi e frasi. Embedding di testo Amazon Titan accetta come input un corpo del testo e genera un vettore (1 x n). Embedding di testo Amazon Titan viene offerto tramite invocazione degli endpoint ottimizzata per la latenza per una ricerca più rapida (consigliata durante la fase di recupero) e processi batch ottimizzati per il throughput per un’indicizzazione più rapida. Embedding di testo Amazon Titan v2 supporta anche documenti lunghi, tuttavia, per le attività di recupero si consiglia di segmentare i documenti in segmenti logici, come paragrafi o sezioni.

Modello di Embedding di testo Amazon Titan V2

Il modello di Embedding di testo Amazon Titan v2 è ottimizzato per l’inglese, con supporto multilingue per le seguenti lingue. Le query multilingue (come fornire una base di conoscenze in coreano ed eseguire una query in tedesco) restituiranno risultati non ottimali.