2024年6月5日（日本時間）に発表されたWhat's Newの記事についてまとめた。公式リリース内容を見て記事内容が正しいか確認することをおすすめする。
Amazon Titan Text Embeddings V2 now available for use with Bedrock Knowledge Bases - AWS
結論
Amazon Titan Text Embeddings V2はAmazon Bedrock向けの新しい言語モデルで、高精度な情報検索を可能にする。柔軟な次元数に対応し、小さなサイズでも高い精度を維持できるため、ストレージコストの削減が期待できる。また多言語にも対応しており、幅広い用途で活用できる。
内容
対象サービスの概要
Amazon Bedrock は、言語モデルを活用したアプリケーション開発を支援するサービス。今回の変更は、その中で使用できる言語モデル「Amazon Titan Text Embeddings V2」の提供開始に関するものだ。
主な変更点
- Amazon Titan Text Embeddings V2は、質問応答、分類、パーソナライズ推薦などの情報検索タスクに最適化された言語モデル
- 1024、512、256次元の柔軟な埋め込みサイズに対応
- 次元数を小さくしても精度を維持できる
- 1024次元から512次元に縮小しても精度は99%を維持
- 1024次元から256次元に縮小しても精度は97%を維持
- 100か国語以上の多言語に対応
- ベクトルの正規化により、ベクトル間の類似度計算精度が向上
今回の変更で嬉しいこと
- 小さな次元数でも高精度な情報検索が可能
- ストレージコストの削減が期待できる
- 多言語に対応しているため、グローバルな用途で活用できる
- 高精度な情報検索が可能になり、様々なアプリケーションの開発が容易になる
まとめ
Amazon Titan Text Embeddings V2は、Amazon Bedrock向けの新しい言語モデルで、高精度な情報検索を実現する。柔軟な次元数に対応し、小さなサイズでも高い精度を維持できるため、ストレージコストの削減が期待できる。また多言語にも対応しており、幅広い用途で活用できる。開発者にとって、より高度なアプリケーション構築が可能になるだろう。
ネタ（会話でWhat's Newを理解しよう）
あ、新しいAWSのアップデートがあるみたいですね。なんかすごそうですけど、詳しくわかりませんわ。
ほな、ちょっと詳しく説明したろか。Amazon Titan Text Embeddings V2っていうのが新登場したんや。これを使うと、データをベクトルデータベースに埋め込んで、質問への回答やカテゴリ分類、おすすめ機能などに使えるようになるんや。
ほぉ~、そうなんや。どんな特徴があるんですか?
特徴としては、まず高精度な検索が可能なんや。1024次元から512次元、256次元まで柔軟にサイズを変更できるけど、精度はほとんど落ちんのが特徴やね。
へぇ~、サイズ変えても精度が維持できるんやから便利やな。他にはどんなことができるんですか?
あと、100言語以上の多言語対応もしとるし、ベクトルの正規化もできるから、ベクトル間の類似度がきっちり測れるようになっとるわ。これらの機能で、より高度な自然言語処理が可能になるんや。
なるほど、めちゃ便利そうですね。これ使えば、質問応答やら分類やら、いろんなことができそうやな。早速試してみたいと思います!
