Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1

{"about":"### Textový vstup do multimodálního prostoru\n\nAmazon Titan Multimodal Embeddings G1 je embeddingový model Amazon se společným prostorem reprezentací textu a obrázků. V Ailoot tato karta poskytuje textový scénář: předáte krátký popis nebo vyhledávací frázi a získáte číselný vektor. Ten vyjadřuje obsah textu v podobě, kterou aplikace může porovnávat s jinými kompatibilními vektory.\n\n### Pro jaké úlohy se hodí\n\nModel lze využít jako součást vyhledávání v katalogu, doporučování a personalizace. Například popis „červená cestovní taška“ se změní ve vyhledávací vektor, podle kterého aplikace hledá podobné záznamy v připraveném indexu. Výsledek závisí na obsahu katalogu i způsobu jeho indexování: embedding představuje dotaz, zatímco hotový výběr sestavuje vyhledávací systém.\n\nZvláštností této verze Titan je zaměření na společný prostor textových a vizuálních dat. Textový vektor může být užitečný v systému, kde jsou již připraveny kompatibilní reprezentace objektů. Při běžném vyhledávání v textových dokumentech záleží také na délce úryvku a vhodnosti jazyka pro daný úkol: výrobce popisuje G1 jako anglickojazyčný model s krátkým textovým vstupem.\n\n### Jak si práci uspořádat\n\n1. Vyjádřete jeden předmět, vlastnost nebo záměr hledání krátkou frází.\n2. Získejte embedding této fráze.\n3. Porovnejte jej s vektory svého indexu a vyberte vhodné záznamy.\n4. Předejte nalezené materiály dál, například do rozhraní katalogu nebo samostatnému modelu, který sestaví odpověď.\n\nIndex a dotaz musí používat kompatibilní reprezentaci dat. Před naplněním velkého katalogu je vhodné ověřit skutečné vyhledávací fráze: shodu významu, vzácné vlastnosti a situace, kdy podobná slova popisují různé objekty.\n\n### Vstup a výsledek v Ailoot\n\nZde dostupná metoda přijímá **text** a vrací **embedding**; limit vstupu v této kartě je **128 tokenů**. Pro tuto operaci jsou potřeba krátké popisy, dlouhý dokument je proto lepší předem rozdělit na samostatné významové úseky. Nahrávání obrázků, tvorba obrázků ani práce s videem do této metody nepatří. Název Multimodal popisuje původní model, dostupným scénářem této karty je však vytvoření vektoru z textu.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Amazon","canonical_model":"amazon/titan-embed-image-v1","ctx":128,"formats":["embeddings"],"id":"amazon/titan-embed-image-v1","input":["text"],"kind":"embedding","max_out":0,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":128,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"embeddings","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Эмбеддинги","max_out":0,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["embedding"],"path":"/v1/embeddings","request_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","request_model_id":"amazon/titan-embed-image-v1","route_label":"Ultra"}],"name":"Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":null,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":null,"varies":false},"public_id":"amazon/titan-embed-image-v1","short":"Vytváří vektory z krátkého textu pro sémantické vyhledávání a doporučování v multimodálním prostoru Titan."}