123RF 如何通过改用 Amazon Bedrock 节省 90% 以上的翻译成本
这篇文章探讨了 123RF 如何使用 Amazon Bedrock、Anthropic 的 Claude 3 Haiku 和向量存储来高效翻译内容元数据、显著降低成本并提高其全球内容发现能力。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在快速发展的数字内容行业中，多语言可访问性对于全球覆盖和用户参与至关重要。123RF 是一家领先的免版税数字内容提供商，提供创意资产的在线资源，包括 AI 从文本生成的图像。2023 年，他们使用 Amazon OpenSearch Service 通过基于矢量的语义搜索来改善图像的发现。在此成功的基础上，他们现在实施了 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 3 Haiku，以将内容审核速度提高一百倍，并加快内容翻译速度，以进一步提高其全球覆盖率和效率。
123RF 2023 年，他们使用 Amazon OpenSearch Service 通过基于向量的语义搜索来改进图像的发现 Amazon Bedrock 内容审核速度提高了一百倍，内容翻译速度也更快尽管该公司凭借其基于 AI 的生成式语义搜索工具在英语用户中取得了巨大成功，但由于标题和关键字仅限英文，它在其他 15 种语言中面临着内容发现挑战。使用 Google 翻译进行连续翻译的成本过高，而 Anthropic 的 Claude Sonnet 和 OpenAI GPT-4o 等其他模型并不划算。虽然 OpenAI GPT-3.5 符合成本标准，但它在输出质量方面却举步维艰。这促使 123RF 寻找更可靠、更实惠的解决方案来增强多语言内容发现。
这篇文章探讨了 123RF 如何使用 Amazon Bedrock、Anthropic 的 Claude 3 Haiku 和矢量存储来高效翻译内容元数据、显著降低成本并提高其全球内容发现能力。
挑战：在大规模翻译中平衡质量和成本
翻译难题：超越逐字翻译
习语并不总是翻译得很好