Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-titan-embed-text-v1/
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# Amazon: Titan Embeddings G1 - Text

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## [Amazon: Titan Embeddings G1 - Text](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-titan-embed-text-v1/)

`amazon/titan-embed-text-v1`

Amazon嵌入向量輸入 US$0.0002 / 1K輸出 —

將文字轉成 1536 維向量，用於語意搜尋、尋找相似內容及文件分群。

### 以數值向量表達文字語意

Amazon Titan Embeddings G1 是 Amazon 的文字嵌入模型，也稱為 V1。它將文字轉換為由 **1,536 個數值**組成的向量。這能協助應用程式依語意比較詞句與文件，即使使用的詞彙不同也能比對：例如，根據詢問變更付款資訊的問題，找到修改帳務資料的說明。

### 搜尋、知識庫與分群

G1 適合建立文字索引，並將使用者查詢轉為搜尋表徵。在知識庫系統中，這是 RAG 的其中一個階段：先找出相關片段，再由另一個語言模型根據片段組織答案。Titan 在此階段只傳回向量；文件儲存、相似度計算及答案組合都由應用程式負責。

另一種用法是文字分群。向量可用來尋找相似客服問題、依主題整理資料，或挑出相近文件。實際分類與相似度門檻由工作流程設定，嵌入向量本身不含現成標籤。

### 如何準備資料

1. 將資料集分成清楚的片段，例如章節、段落或可獨立理解的答案。
2. 取得這些片段的向量，並保留每個向量與原文的對應關係。
3. 以相同方式轉換搜尋查詢。
4. 與索引比較，將找到的資料交給使用者或下一處理階段。

Ailoot 接受最多 **8,192 個 token** 的文字輸入，結果為嵌入向量。搜尋用的片段大小宜依內容決定：用一個大型向量代表整份文件，可能掩蓋文件中不同問題之間的差異。原文更新時，也要更新索引中的表徵。

### G1 的特色

這一代 Titan 使用固定的 1536 維表徵。Amazon 說明其訓練涵蓋 25 種自然語言，並以英語進行最完整的測試。針對專業術語、語意模糊的說法及其他語言，適合準備一小組自有查詢，並事先標出對應文件。G1 主要用於自然語言文字；若要搜尋原始碼，下一代 Titan 另有程式語言訓練的相關說明。

### 可透過 Ailoot API 使用

輸入

`text`

輸出

`embedding`

上下文

8,192 *token*

最大回應

型錄未列明

輸入

US$0.0002 */ 1K*

`amazon/titan-embed-text-v1` · JSON

```
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```

## 常見問題

如何為任務選擇模型？

先確定需要的輸入與輸出：文字、圖片、音訊或影片，再比較相容的 API 方法、確切的模型 ID 或別名目前指向的模型、價格與計費單位。免費的 GET /v1/models 會列出金鑰可存取的模型。

每個模型都支援所有 API 方法與媒體類型嗎？

請使用模型卡片列出的 API 方法與輸入、輸出類型。文字、圖片、音訊或影片的支援情況取決於所選模型及方法；傳送資料前請查看對應的請求範例。

模型 ID 與別名有何不同？

確切的 ID 代表特定模型。別名會指向某個模型，而指向的模型可能變更。請在目錄中查看別名目前指向的模型；整合需要特定模型時，請使用確切的 ID。

傳送請求前如何比較價格？

在模型卡片中查看所選 API 方法的價格與計費單位。請以相同單位及輸入、輸出類型比較；請求紀錄會顯示實際用量與扣款金額。

訂閱提供什麼？

持續工作可優惠購買 token。按請求量選方案，訂閱條件與費用在申購時顯示。

如何使用最高 50% 折扣碼？

購買 token 時輸入折扣碼，總額依活動條件重算，付款前即可看到優惠。

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