TwelveLabs Pegasus 1.2 - Amazon Bedrock
TwelveLabs Pegasus 1.2 요청 파라미터TwelveLabs Pegasus 1.2 응답 필드TwelveLabs Pegasus 1.2 요청 및 응답

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TwelveLabs Pegasus 1.2

TwelveLabs Pegasus 1.2 모델은 포괄적인 비디오 이해 및 분석 기능을 제공합니다. 비디오 콘텐츠를 분석하고 비디오에 대한 질문에 대한 텍스트 설명, 인사이트 및 답변을 생성할 수 있습니다.

이 정보를 사용하여 InvokeModel, InvokeModelWithResponseStream(스트리밍) 작업을 통해 TwelveLabs 모델에 대한 추론 호출을 수행합니다.

  • 공급자 - TwelveLabs

  • 범주 - 비디오 이해, 콘텐츠 분석

  • 모델 ID - twelvelabs.pegasus-1-2-v1:0

  • 입력 양식 - 비디오

  • 출력 양식 - 텍스트

  • 최대 비디오 크기 - 1시간 길이의 비디오(< 2GB 파일 크기)

TwelveLabs Pegasus 1.2 요청 파라미터

다음 표에서는 TwelveLabs Pegasus 1.2 모델의 입력 파라미터를 설명합니다.

TwelveLabs Pegasus 1.2 요청 파라미터
필드 유형 필수 설명
inputPrompt 문자열 예 비디오를 분석하라는 프롬프트입니다. 최대: 토큰 2,000개.
temperature double 아니요 모델의 온도입니다. 출력의 무작위성을 제어합니다. 기본값: 0.2, 최소: 0, 최대: 1.
responseFormat 객체 아니요 사용자가 구조화된 출력 형식을 지정할 수 있습니다. 현재 json_schema만 지원합니다.
mediaSource 객체 예 미디어 소스를 설명합니다. base64String 또는를 제공해야 s3Location 합니다.
mediaSource.base64String 문자열 No 비디오의 Base64 인코딩 바이트 문자열입니다. 최대: 36MB.
mediaSource.s3Location.uri 문자열 No 비디오를 다운로드할 수 있는 S3 URI입니다. 최대: 1시간 길이의 비디오(< 2GB 파일 크기).
mediaSource.s3Location.bucketOwner 문자열 No 버킷 소유자의 AWS 계정 ID입니다.
maxOutputTokens 정수 아니요 생성할 최대 토큰 수입니다. 최대: 4096.

TwelveLabs Pegasus 1.2 응답 필드

다음 표에서는 TwelveLabs Pegasus 1.2 모델의 출력 필드를 설명합니다.

TwelveLabs Pegasus 1.2 응답 필드
필드 유형 설명
message 문자열 모델의 비디오 분석이 포함된 출력 메시지입니다.
finishReason 문자열 출력이 종료된 이유를 설명하는 중지 이유입니다. 유효한 값: stop (API는 한도에 도달하지 않고 전체 완료를 반환함), length (생성이 max_tokens 한도를 초과함).

TwelveLabs Pegasus 1.2 요청 및 응답

다음 예제에서는 다양한 입력 소스에서 TwelveLabs Pegasus 1.2 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.

Request

다음 예제에서는 TwelveLabs Pegasus 1.2 모델의 요청 형식을 보여줍니다.

base64 인코딩 비디오 사용:

{
  "inputPrompt": "tell me about the video",
  "mediaSource": {
      "base64String": "<BASE64 STRING OF VIDEO FILE>"
  },
  "temperature": 0
}

S3 저장 비디오 사용:

{
    "inputPrompt": "Tell me about this video",
    "mediaSource": {
        "s3Location": {
            "uri": "s3://path-to-video-object-in-s3",
            "bucketOwner": "bucket-owner-account-id"
        }
    },
    "temperature": 0
}

구조화된 출력 형식 사용:

{
    "inputPrompt": "Analyze this video and provide a structured summary",
    "mediaSource": {
        "s3Location": {
            "uri": "s3://path-to-video-object-in-s3",
            "bucketOwner": "bucket-owner-account-id"
        }
    },
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "responseFormat": {
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "video_analysis",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "summary": {"type": "string"},
                    "key_scenes": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
                    "duration": {"type": "string"}
                },
                "required": ["summary", "key_scenes"]
            }
        }
    }
}
Response

다음 예제에서는 TwelveLabs Pegasus 1.2 모델의 응답 형식을 보여줍니다.

표준 응답:

{
  "message": "This video shows a person walking through a park during sunset. The scene includes trees, a walking path, and golden lighting from the setting sun. The person appears to be enjoying a peaceful evening stroll.",
  "finishReason": "stop"
}

구조화된 출력의 응답:

{
  "message": "{\"summary\": \"A peaceful evening walk through a park at sunset\", \"key_scenes\": [\"Person entering the park\", \"Walking along tree-lined path\", \"Sunset lighting through trees\", \"Person sitting on bench\"], \"duration\": \"Approximately 2 minutes\"}",
  "finishReason": "stop"
}

최대 토큰에 도달했을 때 응답:

{
  "message": "This video contains multiple scenes showing various activities. The first scene shows...",
  "finishReason": "length"
}