Modelos de Amazon Titan Text Embeddings

Amazon Titan Los modelos de embeddings incluyen Amazon Titan Los modelos Text Embeddings v2 y Titan Text Embeddings G1.

Las incrustaciones de texto representan representaciones vectoriales significativas de texto no estructurado, como documentos, párrafos y oraciones. Se introduce un cuerpo de texto y el resultado es un vector (1 x n). Puede utilizar vectores de incrustación en una amplia variedad de aplicaciones.

El modelo Amazon Titan Text Embedding versión 2 (amazon.titan-embed-text-v2:0) puede ingerir hasta 8192 tokens y generar un vector de 1024 dimensiones. El modelo está optimizado para las tareas de recuperación de texto, pero también se puede optimizar para tareas adicionales, como la similitud semántica y la agrupación en clústeres.

Los modelos Amazon Titan Embeddings generan una representación semántica significativa de documentos, párrafos y oraciones. Amazon Titan Text Embeddings toma como entrada un cuerpo de texto y genera un vector (1 x n). Amazon Titan Text Embeddings se ofrece mediante la invocación de puntos de conexión optimizada para latencia para buscar de forma más rápida (se recomienda durante el paso de recuperación), así como mediante trabajos por lotes con rendimiento optimizado para una indexación más rápida. Amazon Titan Text Embeddings v2 admite documentos largos; sin embargo, para las tareas de recuperación, se recomienda segmentar los documentos en segmentos lógicos, como párrafos o secciones.

Modelo Amazon Titan Text Embeddings versión 2

El modelo Amazon Titan Embedding Text v2 es compatible con los siguientes idiomas: