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使用 Amazon Bedrock 中的 Cohere Embed 4 多模式嵌入模型为企业搜索提供支持

2025年11月11日 20:59 33 Comments
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Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。用户可以选择跨区域推理 (CRIS) 或全局跨区域推理，通过利用不同 AWS 区域的计算资源来管理计划外的流量突发。实时信息请求和时区集中是可能导致推理需求超出预期流量的示例事件。Amazon Bedrock 上的新 Embed 4 模型专为分析业务文档而构建。该模型提供领先的多语言功能，并在关键基准测试中显示出相对于 Embed 3 的显着改进，使其成为企业搜索等用例的理想选择。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何在 Amazon Bedrock 上快速开始使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。Embed 4 通过本机支持将文本、图像以及交错文本和图像组合成统一矢量表示的复杂业务文档来提升多模式嵌入功能。 Embed 4 可处理多达 128,000 个令牌，最大限度地减少繁琐的文档分割和预处理管道的需要。 Embed 4 还提供可配置的压缩嵌入，可将矢量存储成本降低高达 83%（Embed 4 简介：业务多模式搜索）。借助对 100 多种语言的多语言理解，金融、医疗保健和制造等受监管行业的企业可以高效处理非结构化文档，加速优化 RAG 系统的洞察提取。在 2025 年 7 月发布的博客中阅读有关 Embed 4 的信息，探索如何在 Amazon SageMaker JumpStart 上进行部署。Embed 4 可以使用 InvokeModel API 集成到您的应用程序中，下面是一个示例
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