ベクトル埋め込みでサポートされているモデル解析でサポートされているモデルとリージョンクエリ中の結果の再ランク付けでサポートされているモデルとリージョン構造化データストアを持つナレッジベースでサポートされているリージョン

Amazon Bedrock ナレッジベースでサポートされているモデルとリージョン

ナレッジベースをサポートするモデルを確認するには、「Models at glance」を参照して、関心のあるモデルを選択してください。

Amazon Bedrock ナレッジベースは、データの解析やレスポンスの生成を行う際の推論プロファイルの使用もサポートしています。推論プロファイルを使用すると、コストとメトリクスを追跡できます。また、クロスリージョン推論を実行して、モデル推論リクエストを一連のリージョンに分散し、スループットを向上させることもできます。推論プロファイルは、RetrieveAndGenerate または CreateDataSource リクエストで指定できます。詳細については、「推論プロファイルを使用してモデル呼び出しリソースを設定する」を参照してください。

重要

クロスリージョン推論を使用すると、データをリージョン間で共有できます。

SageMaker AI モデル、または独自のデータでトレーニングするカスタムモデルも使用できます。

注記

SageMaker AI モデルまたはカスタムモデルを使用する場合は、オーケストレーションプロンプトと生成プロンプトを指定する必要があります (詳細については、「クエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする」の「ナレッジベースのプロンプトテンプレート」を参照してください)。プロンプトには、ユーザーの入力とコンテキストにアクセスするための情報変数が含まれている必要があります。

Amazon Bedrock ナレッジベースの一部の機能では、リージョンとモデルのサポート状況が異なります。トピックを選択して、機能のサポート状況を表示してください。

ベクトル埋め込みでサポートされているモデル

Amazon Bedrock ナレッジベースは、埋め込みモデルを使用してデータをベクトル埋め込みに変換し、その埋め込みをベクトルデータベースに保存します。詳細については、「データをナレッジベースに変換する」を参照してください。

Amazon Bedrock ナレッジベースは、次の基盤モデルを使用したベクトル埋め込みをサポートしています。

プロバイダー	モデル	モデル ID	単一リージョンモデルのサポート
Amazon	Titan Embeddings G1 - Text	amazon.titan-embed-text-v1	ap-northeast-1 eu-central-1 us-east-1 us-west-2
Amazon	Titan Text Embeddings V2	amazon.titan-embed-text-v2:0	ap-northeast-1 ap-northeast-2 ap-northeast-3 ap-south-1 ap-south-2 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-central-2 eu-north-1 eu-south-1 eu-south-2 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-east-2 us-gov-east-1 us-gov-west-1 us-west-2
Cohere	Embed English	cohere.embed-english-v3	ap-northeast-1 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2
Cohere	Embed Multilingual	cohere.embed-multilingual-v3	ap-northeast-1 ap-south-1 ap-southeast-1 ap-southeast-2 ca-central-1 eu-central-1 eu-west-1 eu-west-2 eu-west-3 sa-east-1 us-east-1 us-west-2

埋め込みモデルは、次のベクトルタイプをサポートしています。

モデル名	サポートされているベクトルタイプ	サポートされているディメンションの数
Amazon Titan Embeddings G1 - Text	浮動小数点	1536
Amazon Titan Text Embeddings V2	浮動小数点、バイナリ	256、512、1024
Cohere Embed (英語)	浮動小数点、バイナリ	1024
Cohere Embed (多言語)	浮動小数点、バイナリ	1024
Amazon Titan Multimodal Embeddings G1	浮動小数点	1024
Cohere 埋め込み v3 (マルチモーダル)	浮動小数点、バイナリ	1024

解析でサポートされているモデルとリージョン

データをベクトル埋め込みに変換する場合、Amazon Bedrock ナレッジベースでデータを解析するためのさまざまなオプションがあります。詳細については、「データソースの解析オプション」を参照してください。

解析オプションのサポート状況を以下に示します。

Amazon Bedrock Data Automation パーサーは米国西部 (オレゴン) でサポートされており、現在プレビュー中のため、変更される可能性があります。
次の基盤モデルファミリーをパーサーとして使用できます。
- Claude ビジョンモデル
- Nova ビジョンモデル
- LLama 4 ビジョンモデル
基盤モデルの解析は、これらのモデルが (クロスリージョン推論ではなく) 直接利用可能な AWS リージョンで使用できます。現在のリージョン別のモデルの可用性については、「Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル」を参照してください。

クエリ中の結果の再ランク付けでサポートされているモデルとリージョン

ナレッジベースでのクエリの結果を取得する場合、再ランク付けモデルを使用して、ナレッジベースでのクエリの結果を再ランク付けできます。詳細については、「ナレッジベースのクエリを実行してデータを取得する」および「ナレッジベースをクエリし、取得したデータに基づいてレスポンスを生成する」を参照してください。

再ランク付けをサポートするモデルとリージョンのリストについては、「Amazon Bedrock での再ランク付けをサポートするリージョンとモデル」を参照してください。

構造化データストアを持つナレッジベースでサポートされているリージョン

構造化データストアを持つナレッジベースを使用すると、ナレッジベースを構造化データストアに接続して、自然言語クエリを SQL クエリに変換できます。詳細については、「構造化データストアに接続してナレッジベースを構築する」を参照してください。

構造化データストアを持つナレッジベースは、以下から入手できます AWS リージョン。

欧州 (フランクフルト)
欧州 (チューリッヒ)
欧州 (アイルランド)
欧州 (ロンドン)
欧州 (パリ)
アジアパシフィック (東京)
アジアパシフィック (ソウル)
アジアパシフィック (ムンバイ)
アジアパシフィック (シンガポール)
アジアパシフィック (シドニー)
カナダ (中部)
南米 (サンパウロ)
米国東部 (バージニア北部)
米国東部 (オハイオ)
米国西部 (オレゴン)
AWS GovCloud (米国西部)

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