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Amazon Nova 多模式嵌入实用指南
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。
来源:亚马逊云科技 _机器学习嵌入模型为许多现代应用程序提供支持——从语义搜索和检索增强生成 (RAG) 到推荐系统和内容理解。然而，选择嵌入模型需要仔细考虑——在提取数据后，迁移到不同的模型意味着重新嵌入整个语料库、重建向量索引以及从头开始验证搜索质量。正确的嵌入模型应该提供强大的基线性能，适应您的特定用例，并支持您现在和将来所需的模式。
Amazon Nova 多模态嵌入模型可生成根据您的特定使用案例量身定制的嵌入 - 从单模态文本或图像搜索到涵盖文档、视频和混合内容的复杂多模态应用程序。
在本文中，您将了解如何针对您的特定用例使用 Amazon Nova Multimodal Embeddings：
本指南提供了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 Amazon Nova 多模式嵌入的实用基础。
多模式业务用例
您可以在多个业务场景中使用 Amazon Nova 多模式嵌入。下表提供了典型用例和查询示例：
针对特定用例优化性能
Amazon Nova 多模式嵌入模型通过 embeddingPurpose 参数设置优化其针对特定用例的性能。它具有不同的向量化策略：检索系统模式和ML任务模式。