A practical guide to Amazon Nova Multimodal Embeddings
在本文中，您将了解如何为媒体资产搜索系统、产品发现体验和文档检索应用程序配置和使用 Amazon Nova Multimodal Embeddings。
How Palo Alto Networks enhanced device security infra log analysis with Amazon Bedrock
Palo Alto Networks 的设备安全团队希望检测潜在生产问题的早期预警信号，以便为中小企业提供更多时间来应对这些新出现的问题。他们与 AWS GenAIIC 合作开发由 Amazon Bedrock 提供支持的自动日志分类管道。在这篇文章中，我们讨论 Amazon Bedrock 如何通过 Anthropic 的 Claude Haiku 模型和 Amazon Titan Text Embeddings 协同工作来自动分类和分析日志数据。我们探索这个自动化管道如何检测关键问题，检查解决方案架构，并分享实现可衡量的运营改进的实施见解。
Scale creative asset discovery with Amazon Nova Multimodal Embeddings unified vector search
在本文中，我们将介绍如何使用 Amazon Nova 多模式嵌入来检索特定视频片段。我们还回顾了一个现实世界的用例，其中 Nova Multimodal Embeddings 在针对 170 个游戏创意资产的库进行测试时，实现了 96.7% 的召回成功率和 73.3% 的高精度召回率（返回前两个结果中的目标内容）。该模型还展示了强大的跨语言功能，并且跨多种语言的性能下降最小。
