Amazon BedrockでAmazon Titan Text Embeddings V2が利用可能に

Amazonは、Amazon Bedrockで利用可能な新しいテキスト埋め込みモデル、Amazon Titan Text Embeddings V2を発表しました。このモデルは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)向けに最適化されており、100以上の言語とコードで事前トレーニングされています。

Amazon Titan Text Embeddings V2では、出力ベクトルのサイズを256、512、1024から選択できるようになりました。ベクトルサイズが大きいほど詳細な応答が得られますが、計算時間も増加します。短いベクトル長は詳細度は低いですが、応答時間が向上します。小さいベクトルを使用すると、ストレージコストと、ベクトルデータベースからドキュメントの抽出を検索および取得する際のレイテンシを削減できます。

また、ベクトル類似度を測定する際の精度を向上させる、改善された単位ベクトル正規化も提案されています。ユースケースに基づいて、正規化された埋め込みと正規化されていない埋め込みを選択できます（正規化は、RAGのユースケースでより正確です）。

この新しいテキスト埋め込みモデルは、さまざまなユースケースに適しています。たとえば、ドキュメントのセマンティック検索を実行して、盗作を検出するのに役立ちます。ラベルをデータに基づいて学習した表現に分類できます。たとえば、映画をジャンルに分類できます。また、取得または生成された検索結果の品質と関連性を向上させることもできます。たとえば、RAGを使用して、興味に基づいてコンテンツを推奨します。

Amazon Titan Text Embeddings V2は、Amazon BedrockのKnowledge Basesで間接的に使用される可能性が高くなります。ただし、Amazon Bedrock Runtime APIを使用して、コードからモデルを直接呼び出すこともできます。

新しいAmazon Titan Text Embeddings V2モデルは、本日よりAmazon Bedrockの米国東部（バージニア北部）および米国西部（オレゴン）のAWSリージョンで利用できます。

今回の発表は、RAGを利用したアプリケーション開発者や、テキスト埋め込みモデルの利用を検討している企業にとって朗報と言えるでしょう。

参照元サイト：Amazon Titan Text Embeddings V2 now available in Amazon Bedrock, optimized for improving RAG

NewsPilot編集部

世界の様々なニュースを、日本語でわかりやすく、いち早くお届けします！