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埋め込み v4

Cohere — v4 を埋め込む

モデルの詳細

Embed v4 は Cohere の統合マルチモーダル埋め込みモデルで、テキスト、画像、混合コンテンツを 1 つのモデルで処理して検索と RAG を行います。モデルの開発とパフォーマンスの詳細については、モデル/サービスカードを参照してください。

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

料金

料金情報については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIs」と「サポートされているエンドポイント」を参照してください。

たとえば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します ( フィールドを設定"service_tier": "default"または省略）。Priority は、料金プレミアム (設定 ) に対して最速の応答時間を提供します"service_tier": "priority"。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロード (セット ) に低コストのアクセスを提供します"service_tier": "flex"。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語を持つ専用スループットを提供します。これは、リクエストごとではなくアカウントレベルで設定されます (AWS アカウントチームに連絡して有効にしてください）。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Amazon Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は、厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持します。Geo Cross-Region は、データレジデンシーを尊重しながら、1 つのリージョン (米国、欧州、APAC など) 間でルーティングします。Global Cross-Region は、レジデンシーの制約がない世界中のどこにでもルーティングします。詳細については、モデル別のリージョンの可用性「」ページを参照してください。

地理推論の詳細

地域: 米国

地理推論 ID: us.cohere.embed-v4:0

地域: EU

地理推論 ID: eu.cohere.embed-v4:0

グローバル推論の詳細

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、Amazon Bedrock のクォータ「 ドキュメント」および「 モデルの制限」を参照してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。を初めて使用する場合は AWS、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する: この入門ガイドを使用するには、Python がすでにインストールされている必要があります。次に、使用している APIs に応じて、関連するソフトウェアをインストールします。

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する: API キーを認証に使用するように環境を設定します。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='cohere.embed-v4:0',
    body=json.dumps({
            'texts': ['What are the different services that you offer?'],
            'input_type': 'search_document',
            'embedding_types': ['float']
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))