Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-titan-embed-text-v2/
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# Amazon: Titan Text Embeddings V2

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## [Amazon: Titan Text Embeddings V2](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-titan-embed-text-v2/)

`amazon/titan-embed-text-v2`

Amazon嵌入向量輸入 US$0.00004 / 1K輸出 —

為 RAG、語意搜尋及分群建立文字向量，涵蓋多語資料與程式碼搜尋。

### 第二代 Titan 文字嵌入模型

Amazon Titan Text Embeddings V2 將文字轉成數值表徵，用於搜尋及其他依語意相近程度運作的工作。模型針對擷取相關片段進行最佳化：使用者以自己的話提問，應用程式再將問題向量與知識庫資料的向量比較。因此不必完全符合關鍵字，也能找到所需資訊。

V2 與 G1 的差別之一，是預設表徵更精簡：Amazon 文件中預設的向量大小為 **1,024 維**。對應用程式而言，這是所儲存與比較資料的特性。同一索引中的所有項目都必須採用一致的表徵方式；從其他嵌入模型切換時，需要依選定模型重新建立索引。

### 適用情境

- <strong>RAG 與企業搜尋：</strong>建立文件各章節的向量，再擷取片段交給另一個模型回答問題。
- <strong>語意相似度：</strong>比較措辭不同的文字，尋找相近內容。
- <strong>分群：</strong>透過表徵的接近程度，探索客服問題、評論與文件的主題。
- <strong>程式碼搜尋：</strong>為原始碼與相關說明建立搜尋流程。

Amazon 表示 V2 的訓練涵蓋超過 100 種自然語言及 13 種程式語言，包括 Python、JavaScript、Java、C++、Rust、Go 與 SQL。不過，模型仍主要針對英語文字最佳化。多語知識庫尤其應單獨測試提問語言與文件語言不同的查詢：某種語言曾納入訓練，不代表所有語言組合都有相同品質。

### 在 Ailoot 中使用

輸入為文字，輸出為**嵌入向量**。本模型卡的上限為 **8,192 個輸入 token**。建立搜尋索引時，可依標題、章節與段落等語意邊界切分長篇資料，再將各片段與其向量及原文參照一併儲存。

### 實際工作循環

從自己的資料集中選出真實問題與合適答案，建立嵌入向量並檢查搜尋結果。在同一組資料上調整片段大小與比較方式，同時保留與原文的關聯。Titan 負責產生數值表徵；比較、結果篩選與答案生成則由應用程式的後續階段執行。這種檢查有助於依專業用語及文件結構選擇索引設定。

### 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$0.00004 */ 1K*

`amazon/titan-embed-text-v2` · 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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