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使用 Amazon Nova 內嵌

Amazon Nova 多模態內嵌是代理程式 RAG 和語意搜尋應用程式的多模態內嵌模型。它透過單一模型支援文字、文件、影像、視訊和音訊，啟用跨模式擷取。Nova Multimodal Embeddings 會將每個內容類型映射至統一的語意空間，讓您能夠執行單模態、跨模態和多模態向量操作。

當一段內容透過 Nova 嵌入傳遞時，模型會將該內容轉換為通用數值格式，也稱為向量。向量是一組數值，可用於各種搜尋功能。為類似內容指定的向量比為非類似內容指定的向量更接近。

應用程式：

主要功能

這些主要功能區分 Nova Embeddings：

產生內嵌

完成下列操作以產生內嵌。

文字的同步內嵌：

import boto3
import json

# Create the Bedrock Runtime client.
bedrock_runtime = boto3.client(
    service_name='bedrock-runtime',
    region_name='us-east-1',
)

# Define the request body.
request_body = {
    'taskType': 'SINGLE_EMBEDDING',
    'singleEmbeddingParams': {
        'embeddingPurpose': 'GENERIC_INDEX',
        'embeddingDimension': 3072,
        'text': {'truncationMode': 'END', 'value': 'Hello, World!'},
    },
}

try:
    # Invoke the Nova Embeddings model.
    response = bedrock_runtime.invoke_model(
        body=json.dumps(request_body, indent=2),
        modelId='amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0',
        accept='application/json',
        contentType='application/json',
    )
    
except Exception as e:
    # Add your own exception handling here.
    print(e)
    
# Print the request ID.
print('Request ID:', response.get('ResponseMetadata').get('RequestId'))

# Print the response body.
response_body = json.loads(response.get('body').read())
print(json.dumps(response_body, indent=2))

嘗試：

response = bedrock_runtime.invoke_model( 
        body=json.dumps(request_body, indent=2), 
        modelId='amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0', 
        accept='application/json', 
        contentType='application/json', 
    ) 
except Exception as e: 
    print(e) 
 
print('Request ID:', response.get('ResponseMetadata').get('RequestId')) 
response_body = json.loads(response.get('body').read()) 
print(json.dumps(response_body, indent=2))

影片的非同步內嵌：

 import boto3 
 
bedrock_runtime = boto3.client( 
    service_name='bedrock-runtime', 
    region_name='us-east-1', 
) 
 
model_input = { 
    'taskType': 'SEGMENTED_EMBEDDING', 
    'segmentedEmbeddingParams': { 
        'embeddingPurpose': 'GENERIC_INDEX', 
        'embeddingDimension': 3072, 
        'video': { 
            'format': 'mp4', 
            'embeddingMode': 'AUDIO_VIDEO_COMBINED', 
            'source': { 
                's3Location': {'uri': 's3://my-bucket/path/to/video.mp4'} 
            }, 
            'segmentationConfig': { 
                'durationSeconds': 15  # Segment into 15 second chunks 
            }, 
        }, 
    }, 
}

嘗試：

response = bedrock_runtime.start_async_invoke( 
        modelId='amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0', 
        modelInput=model_input, 
        outputDataConfig={ 
            's3OutputDataConfig': { 
                's3Uri': 's3://my-bucket' 
            } 
        }, 
    ) 
except Exception as e: 
    print(e) 
 
print('Request ID:', response.get('ResponseMetadata').get('RequestId')) 
print('Invocation ARN:', response.get('invocationArn'))

批次推論

使用批次推論，您可以提交多個請求並以非同步方式產生內嵌。批次推論可協助您有效率地處理許多請求，方法是傳送單一請求並在 Amazon S3 儲存貯體中產生回應。

格式化和上傳批次推論資料

您必須將批次推論資料新增至要在提交模型調用任務時選擇或指定的 S3 位置。S3 位置必須符合下列條件：

至少一個定義模型輸入的 JSONL 檔案。JSONL 包含 JSON 物件的資料列。您的 JSONL 檔案必須以副檔名 .jsonl 結尾，且格式如下：

{
    "recordId": "record001",
    "modelInput": {
        "taskType": "SINGLE_EMBEDDING",
        "singleEmbeddingParams": {
            "embeddingPurpose": "GENERIC_INDEX",
            "embeddingDimension": 3072,
            "text": {
                "source": {
                    "s3Location": {
                        "uri": "s3://batch-inference-input-bucket/text_001.txt",
                        "bucketOwner": "111122223333"
                    }
                },
                "truncationMode": "END"
            }
        }
    }
}

支援的輸入檔案類型