Amazon Bedrock의 Titan 텍스트 임베딩 모델에 바이너리 임베딩 기능이 도입되었습니다.

Amazon Titan Text Embeddings V2는 이제 이진 임베딩을 지원합니다. 이진 임베딩을 사용하면 고객은 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션의 저장 비용을 줄이는 동시에 일반적인 임베딩의 정확도를 유지할 수 있습니다. Amazon Titan Text Embeddings 모델은 문서, 단락 및 문장의 의미적 표현을 1,024(기본값), 512 또는 256차원 벡터로 생성합니다. Titan Text Embeddings V2는 이진 임베딩을 사용하여 각 차원을 단일 이진 숫자(0 또는 1)로 인코딩한 이진 벡터로 데이터를 나타냅니다. 이 이진 표현은 고차원 데이터를 비용 효율적인 RAG 애플리케이션을 위한 Bedrock Knowledge Base에서 Amazon OpenSearch Serverless에 저장하기에 더 효율적인 형식으로 변환합니다. 이진 임베딩은 Amazon Titan Text Embeddings V2가 지원되는 모든 지역의 Titan Text Embeddings V2, Amazon OpenSearch Serverless 및 Amazon Bedrock Knowledge Base에서 지원됩니다. 자세한 내용은 이진 임베딩 설명서를 참조하세요.