Amazon Bedrock Knowledge Bases で、RAG アプリケーションを構築するためのバイナリベクトル埋め込みのサポートを開始

投稿日: 2024年11月22日

Amazon Bedrock Knowledge Bases では、検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを構築するためのバイナリベクトル埋め込みがサポートされるようになりました。この機能は、Titan Text Embeddings V2 モデルと Cohere Embed モデルで使用できます。Amazon Bedrock Knowledge Bases は、組織のデータソースからのコンテキスト情報を組み込むことで、高精度、低レイテンシー、安全でカスタマイズ可能な検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを作成するためのフルマネージド型の RAG ワークフローを提供します。

バイナリベクトル埋め込みは、ドキュメント埋め込みをバイナリベクトルとして表し、各次元は 1 桁の 2 進数 (0 または 1) としてエンコードされます。RAG アプリケーションへのバイナリ埋め込みは、ストレージ効率、計算速度、およびスケーラビリティに大きなメリットをもたらします。特に、大規模な情報検索、リソースに制約のある環境、リアルタイムアプリケーションで役立ちます。

この新機能は現在、Amazon OpenSearch Serverless でベクトルストアとしてサポートされています。Amazon OpenSearch Serverless と Amazon Titan Text Embeddings V2 または Cohere Embed が利用できるすべての Amazon Bedrock Knowledge Bases のリージョンでサポートされています。

詳細については、ドキュメントをご参照ください。