Amazon-Titan-Embeddings-Textmodelle - Amazon Bedrock

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Amazon-Titan-Embeddings-Textmodelle

Amazon Titan Zu den Einbettungsmodellen gehört Amazon Titan Modell Text Embeddings v2 und Titan Text Embeddings G1.

Texteinbettungen stellen aussagekräftige Vektordarstellungen von unstrukturiertem Text wie Dokumente, Absätze und Sätze dar. Sie geben einen Text ein und die Ausgabe ist ein (1 x n)-Vektor. Sie können Einbettungsvektoren für eine Vielzahl von Anwendungen verwenden.

Das Amazon Titan Text Embedding v2-Modell (amazon.titan-embed-text-v2:0) kann bis zu 8.192 Token aufnehmen und gibt einen Vektor mit 1.024 Dimensionen aus. Das Modell ist für Aufgaben zum Abrufen von Text optimiert, kann aber auch für zusätzliche Aufgaben wie semantische Ähnlichkeit und Clustering optimiert werden.

Die Modelle von Amazon Titan Embeddings erzeugen eine aussagekräftige semantische Darstellung von Dokumenten, Absätzen und Sätzen. Amazon Titan Text Embeddings verwendet als Eingabe einen Textkörper und generiert einen (1 x n) Vektor. Amazon Titan Text Embeddings wird über einen latenzoptimierten Endpunktaufruf für eine schnellere Suche (empfohlen während des Abrufs) sowie über durchsatzoptimierte Batch-Jobs für eine schnellere Indizierung angeboten. Amazon Titan Text Embeddings v2 unterstützt lange Dokumente. Für Abruftasks wird jedoch empfohlen, Dokumente in logische Segmente wie Absätze oder Abschnitte zu segmentieren.

Anmerkung

Das Modell Amazon Titan Text Embeddings v2 und das Modell Titan Text Embeddings v1 unterstützen keine Inferenzparameter wie oder. maxTokenCount topP

Modell Amazon Titan Text Embeddings V2

  • Model ID: amazon.titan-embed-text-v2:0

  • Max. Anzahl eingegebener Text-Token — 8.192

  • Sprachen — Englisch (über 100 Sprachen in der Vorversion)

  • Größe des Ausgabevektors — 1.024 (Standard), 512, 256

  • Inferenztypen: Auf Abruf bereitgestellter Durchsatz

  • Unterstützte Anwendungsfälle — RAG, Dokumentensuche, Neueinstufung, Klassifizierung usw.

Anmerkung

Titan Text Embeddings V2 verwendet als Eingabe eine nicht leere Zeichenfolge mit bis zu 8.192 Tokens. Das Verhältnis von Zeichen zu Token in Englisch beträgt durchschnittlich 4,7 Zeichen pro Token. Titan Text Embeddings V1 und Titan Text Embeddings V2 können zwar bis zu 8.192 Token aufnehmen, es wird jedoch empfohlen, Dokumente in logische Segmente (wie Absätze oder Abschnitte) zu segmentieren.

Das Amazon Titan Embedding Text v2-Modell unterstützt die folgenden Sprachen:

  • Afrikaans

  • Albanisch

  • Amharisch

  • Arabisch

  • Armenisch

  • Assamesisch

  • Aserbaidschanisch

  • Baschkirisch

  • Baskisch

  • Belarussisch

  • Bengalisch

  • Bosnisch

  • Bretonisch

  • Bulgarisch

  • birmanisch

  • Katalanisch

  • Cebuano

  • Chinesisch

  • Korsisch

  • Kroatisch

  • Tschechisch

  • Dänisch

  • Dhivehi

  • Niederländisch

  • Englisch

  • Esperanto

  • Estnisch

  • Färöisch

  • Finnisch

  • Französisch

  • Galizisch

  • Georgisch

  • Deutsch

  • Gujarati

  • Haitianer

  • Hausa

  • Hebräisch

  • Hindi

  • Ungarisch

  • Isländisch

  • Indonesisch

  • irisch

  • Italienisch

  • Japanisch

  • javanesisch

  • Kannada

  • Kasachisch

  • Khmer

  • Kinyarwanda

  • Kirgisisch

  • Koreanisch

  • kurdisch

  • Laotisch

  • Latein

  • Lettisch

  • Litauisch

  • Luxemburgisch

  • Mazedonisch

  • madagassisch

  • Malaiisch

  • Malayalam

  • Maltesisch

  • Maori

  • Marathi

  • Neugriechisch

  • Mongolisch

  • Nepalesisch

  • Norwegisch

  • Norwegisch Nynorsk

  • Okzitanisch

  • Oriya

  • Panjabi

  • Persisch

  • Polnisch

  • Portugiesisch

  • Drücken Sie nach

  • Rumänisch

  • Rätoromanisch

  • Russisch

  • Sanskrit

  • Schottisch-Gälisch

  • Serbisch

  • Sindhi

  • Singhalesisch

  • Slowakisch

  • Slowenisch

  • Somali

  • Spanisch

  • Sundanesisch

  • Swahili

  • Schwedisch

  • Tagalog

  • Tadschikisch

  • Tamil

  • Tatarisch

  • Telugu

  • Thailändisch

  • tibetisch

  • Türkisch

  • Turkmenisch

  • Uigurisch

  • Ukrainisch

  • Urdu

  • Usbekisch

  • Vietnamesisch

  • Waray

  • Walisisch

  • Westfriesisch

  • Xhosa

  • Jiddisch

  • Yoruba

  • Zulu